特征工程中数据泄露问题防范策略

在大模型训练过程中，特征工程阶段的数据泄露问题尤为关键。数据泄露会导致模型在训练集上表现优异，但在测试集上性能骤降，严重影响模型泛化能力。

数据泄露类型识别

常见数据泄露包括：

1. 时间序列泄露：使用未来信息预测过去
2. 样本间泄露：不同样本间存在关联性
3. 特征泄露：特征中包含目标变量信息

防范策略与实践

1. 时间序列数据处理

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=100), 'target': range(100)})
# 使用时间序列交叉验证，确保训练集时间早于测试集

2. 特征工程中的泄露检测

from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
import numpy as np

def detect_leakage(X, y):
    # 计算特征与目标变量的互信息
    mi_scores = mutual_info_regression(X, y)
    # 若某特征与目标变量相关性极高，需警惕泄露可能
    return mi_scores

3. 数据集划分策略

• 按时间顺序划分
• 确保训练集与测试集无重叠样本
• 使用交叉验证时保持时间序列特性

通过以上方法可有效降低数据泄露风险，提升模型稳定性。