يمكن تجنب تسرب البيانات Data Leakage عبر التأكد من الفصل التام بين بيانات التدريب والاختبار، وإجراء جميع خطوات المعالجة المسبقة مثل التطبيع أو اختيار الميزات باستخدام بيانات التدريب فقط ثم تطبيق نفس التحويل على بيانات الاختبار، إضافةً إلى الحذر من إدخال متغيرات مرتبطة بالنتيجة بشكل مباشر مثل بيانات مستقبلية أو تسميات مخفية، كما يساعد استخدامCross-Validation بعناية على كشف أي تسرب محتمل قبل اعتماد النموذج.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق