Descripción: La fuga de datos ocurre cuando se utiliza información externa al conjunto de datos de entrenamiento para crear el modelo, lo que lleva a estimaciones de rendimiento excesivamente optimistas. Este fenómeno es particularmente relevante en el ámbito del aprendizaje automático, donde la integridad de los datos es crucial para la generalización del modelo. La fuga de datos puede manifestarse de diversas formas, como el uso inadvertido de datos de prueba durante el entrenamiento o la inclusión de características que contienen información sobre la variable objetivo. Como resultado, los modelos pueden mostrar un rendimiento excepcional en el conjunto de entrenamiento, pero fallar al aplicarse a datos no vistos, lo que compromete su utilidad en situaciones del mundo real. La detección y prevención de la fuga de datos son esenciales para asegurar que los modelos sean robustos y confiables. Para mitigar este riesgo, se recomienda realizar una cuidadosa separación de los conjuntos de datos, aplicar técnicas de validación cruzada y ser consciente de las características que se están utilizando en el modelo. La fuga de datos no solo afecta la precisión del modelo, sino que también puede llevar a decisiones erróneas basadas en resultados engañosos, lo que subraya la importancia de una práctica rigurosa en la preparación de datos y la evaluación de modelos en el campo del aprendizaje automático.
