在机器学习中，数据泄露（Data Leakage）是一个非常重要的问题。它指的是在模型训练过程中，模型错误地接触到了应仅在预测（测试）阶段才可获取的信息。这种情况通常会导致模型在训练阶段表现出色，但在实际应用（即在未见过的新数据上进行预测）时表现较差。
数据泄露通常可以分为两类：
1. 时间序列泄露：当我们使用未来的数据来预测过去的情况时，就会发生时间序列泄露。例如，我们想预测明天的股票价格，但在训练模型时错误地使用了明天的数据，这显然是不合逻辑的，因为在实际情况中，我们无法获取未来的数据。
2. 预处理泄露：在机器学习的数据预处理阶段，我们需要对数据进行清洗和转换以便后续的模型训练。但是，如果我们在分割数据集（训练集和测试集）之前进行预处理，就可能会导致预处理泄露。例如，我们在划分数据集之前进行了标准化（将所有数据转换为均值为0，标准差为1的分布），这就相当于我们将测试集的信息（如均值和标准差）提前“泄露”给了模型。
防止数据泄露的关键在于，始终确保模型在训练阶段不能接触到任何只应在预测阶段才能获取的信息。对于时间序列泄露，我们需要确保数据的时间顺序正确；对于预处理泄露，我们需要确保先分割数据集，再分别进行预处理。
