Descripción: Las fugas de datos en el contexto del aprendizaje supervisado se refieren a situaciones en las que un modelo de machine learning se entrena utilizando información a la que no debería tener acceso. Esto puede ocurrir cuando los datos de prueba se filtran en el conjunto de entrenamiento, lo que lleva a un sobreajuste y a una evaluación engañosa del rendimiento del modelo. En esencia, el modelo aprende patrones que no son generalizables a datos no vistos, lo que compromete su capacidad para hacer predicciones precisas en situaciones del mundo real. Las fugas de datos pueden surgir de diversas maneras, como la inclusión accidental de etiquetas en el conjunto de entrenamiento o el uso de características que están correlacionadas con la variable objetivo de manera inapropiada. Este fenómeno es crítico en el desarrollo de modelos de machine learning, ya que puede dar lugar a resultados optimistas que no se replican en la práctica. La identificación y mitigación de fugas de datos son esenciales para garantizar la integridad y la validez de los modelos, así como para fomentar la confianza en las decisiones basadas en inteligencia artificial.
