在机器学习模型的开发过程中，可能会遇到各种技术性错误，但大多数情况下，这些错误都能在模型表现异常时被迅速发现。然而，数据泄露是一个更为隐蔽的问题，它的影响通常只有在模型部署到实际环境中才会显现。数据泄露会给模型开发者一种错觉，即模型已经达到了最优状态，因为模型在训练集和测试集上的表现异常出色。但一旦模型投入生产环境，面对未知的真实场景，其表现就会大打折扣，甚至需要花费大量时间来调整和优化模型。
数据泄露是指在训练数据集中引入了关于试图预测的事物的额外信息，而这些信息在实际场景中是不可用或不可见的。这种非法信息的引入通常是无意的，并且发生在数据收集、聚合和准备过程中。因此，在训练过程中，模型会捕捉到这些额外信息与目标值之间的相关性或强关系，并据此学习如何进行预测。一旦模型被部署到实际环境中，由于这些额外信息不可用，模型就会失败。
这种非法信息的引入通常是无意的，并且发生在数据收集、聚合和准备过程中。它通常是微妙和间接的，使得检测和消除变得非常困难。在训练过程中，模型会捕捉到这些额外信息与目标值之间的相关性或强关系，并据此学习如何进行预测。一旦模型被部署到实际环境中，由于这些额外信息不可用，模型就会失败。