数据泄露是机器学习中的常见问题，指训练数据中包含不应知晓的信息，导致模型在训练和验证集上表现良好，但在新数据上效果差。文章讨论了三种泄露场景：目标泄露、训练-测试污染和时间序列中的时间泄露，并提供了防止这些问题的策略。

本文讨论了机器学习中的数据泄露问题，包括目标泄露和训练-测试污染。数据泄露会导致模型在训练和测试集上表现良好，但在实际应用中失败，从而影响模型的泛化能力。研究表明，数据泄露在多个学科中普遍存在，因此需要严格审查数据处理过程以确保模型的可靠性。