In statistics and machine learning, leakage (also known as data leakage or target leakage) is the use of information in the model training process which would not be expected to be available at prediction time, causing the predictive scores (metrics) to overestimate the model's utility when run in a production environment. Leakage is often subtle and indirect, making it hard to detect and eliminate. Leakage can cause a statistician or modeler to select a suboptimal model, which could be outperformed by a leakage-free model.
Attributes | Values |
---|
rdfs:label
| - Leakage (machine learning) (en)
- Vazamento de dados (aprendizagem de máquina) (pt)
- Витік (машинне навчання) (uk)
|
rdfs:comment
| - In statistics and machine learning, leakage (also known as data leakage or target leakage) is the use of information in the model training process which would not be expected to be available at prediction time, causing the predictive scores (metrics) to overestimate the model's utility when run in a production environment. Leakage is often subtle and indirect, making it hard to detect and eliminate. Leakage can cause a statistician or modeler to select a suboptimal model, which could be outperformed by a leakage-free model. (en)
- У статистиці та машиннім навчанні ви́тік (також ви́тік да́них або ви́тік ці́лі, англ. leakage, data leakage, target leakage) — це використання в процесі тренування моделі такої інформації, яка не буде очікувано доступною в момент передбачування, що спричинює переоцінювання передбачувальними оцінками (метриками) корисності моделі для виконання її у виробничім середовищі. Витік часто буває тонким та непрямим, ускладнюючи його виявляння та усування. Витік може спричинювати обрання моделювальником неоптимальної моделі, яку в іншому випадку могла би перевершити безвитокова модель. (uk)
|
dcterms:subject
| |
Wikipage page ID
| |
Wikipage revision ID
| |
Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
sameAs
| |
dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
has abstract
| - In statistics and machine learning, leakage (also known as data leakage or target leakage) is the use of information in the model training process which would not be expected to be available at prediction time, causing the predictive scores (metrics) to overestimate the model's utility when run in a production environment. Leakage is often subtle and indirect, making it hard to detect and eliminate. Leakage can cause a statistician or modeler to select a suboptimal model, which could be outperformed by a leakage-free model. (en)
- У статистиці та машиннім навчанні ви́тік (також ви́тік да́них або ви́тік ці́лі, англ. leakage, data leakage, target leakage) — це використання в процесі тренування моделі такої інформації, яка не буде очікувано доступною в момент передбачування, що спричинює переоцінювання передбачувальними оцінками (метриками) корисності моделі для виконання її у виробничім середовищі. Витік часто буває тонким та непрямим, ускладнюючи його виявляння та усування. Витік може спричинювати обрання моделювальником неоптимальної моделі, яку в іншому випадку могла би перевершити безвитокова модель. (uk)
|
prov:wasDerivedFrom
| |
page length (characters) of wiki page
| |
foaf:isPrimaryTopicOf
| |
is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
is Wikipage redirect
of | |
is Wikipage disambiguates
of | |
is foaf:primaryTopic
of | |