# Rodzaje wycieku danych i ich wykrywanie

EN: **Types of data leakage and their detection** · id `leakagetypes` · aliases: data leakage, target leakage

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Dane dla AI](https://aiatlasgraph.com/t/data.md) › [Podziały i wyciek danych](https://aiatlasgraph.com/t/splits.md) › Rodzaje wycieku danych i ich wykrywanie

## Description

- PL: Rozpoznawanie typowych błędów, przez które model „podgląda” odpowiedzi: wspólne przetwarzanie treningu i testu, duplikaty, cechy niedostępne w praktyce, przeciek z przyszłości.
- EN: Recognising common mistakes that let a model peek at the answers: preprocessing train and test together, duplicates, features unavailable in practice, leakage from the future.

## In one sentence

- PL: To błędy przygotowania danych, przez które model podczas nauki dostaje informacje niedostępne przy prawdziwym zadaniu.
- EN: These preparation mistakes give a model information during learning that it would not have in the real task.

## Problem it solves

- PL: Model wypada świetnie w sprawdzianie, a po uruchomieniu zawodzi, bo korzystał z ukrytych podpowiedzi.
- EN: A model excels in a test but fails in use because it relied on hidden clues.

## What it does

- PL: Sprawdza powtórzenia, moment dostępności informacji i wspólne przetwarzanie zbiorów, szukając sposobów, którymi odpowiedź mogła trafić do nauki.
- EN: It checks duplicates, when information became available and shared processing, looking for routes that let answers enter the learning material.

## Everyday example

- PL: Przewidujesz opóźnienia paczek, ale dane do nauki zawierają faktyczną datę doręczenia, której nie znasz w chwili prognozy.
- EN: You predict parcel delays, but training data includes actual delivery dates that are unavailable when the prediction is made.

## This concerns you if you…

- PL: wyniki testów są znacznie lepsze niż wyniki w praktyce
- PL: używasz danych z różnych momentów lub podobnych wpisów
- EN: see much better test results than real performance
- EN: use records from different times or overlapping collections

## Keywords

target leakage · temporal leakage · group leakage · duplicate overlap · preprocessing leakage

## How it works

- PL: Audyt śledzi dostępność cech w czasie oraz zależności między przykładami i transformacjami. Porównania identyfikatorów, podobieństwa i kolejności zdarzeń ujawniają nakładanie danych lub użycie informacji spoza momentu predykcji.
- EN: An audit traces feature availability over time and dependencies among examples and transformations. Identifier, similarity and event-order comparisons reveal overlapping data or information unavailable at prediction time.

## Limits

- PL: Nie każdy wyciek jest widoczny w tabeli. Potrzebna jest wiedza o procesie zbierania i zastosowaniu modelu; sam podejrzanie wysoki wynik nie wskazuje przyczyny.
- EN: Not every leak is visible in a table. Understanding collection processes and deployment is necessary; a suspiciously high score alone does not identify the cause.

## Key terms

- PL: **wyciek czasowy**: Wykorzystanie informacji, która pojawiła się dopiero po momencie predykcji.
- PL: **wyciek grupowy**: Przenikanie powiązanych przykładów między treningiem i testem.
- EN: **temporal leakage**: Using information that only became available after prediction time.
- EN: **group leakage**: Related examples crossing training and test boundaries.

## Know first

- [Walidacja i testy danych (Data validation and testing)](https://aiatlasgraph.com/t/datavalidation.md)
- [Deduplikacja i dekontaminacja (Deduplication and decontamination)](https://aiatlasgraph.com/t/dedup.md)

## Examples

- PL: Przetwarzanie przed podziałem · duplikaty między zbiorami · wyciek celu · wyciek czasowy
- EN: Preprocessing before the split · cross-set duplicates · target leakage · temporal leakage

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Deduplikacja i dekontaminacja (Deduplication and decontamination)](https://aiatlasgraph.com/t/dedup.md)
- [Kodowanie zmiennych kategorycznych (Categorical feature encoding)](https://aiatlasgraph.com/t/categoricalencoding.md)
- [Magazyn cech (feature store) (Feature store)](https://aiatlasgraph.com/t/featurestore.md)
- [Przeuczenie backtestu i walidacja strategii (Backtest overfitting and strategy validation)](https://aiatlasgraph.com/t/backtestoverfitting.md)
- [Przygotowanie cech (feature engineering) (Feature engineering and preprocessing)](https://aiatlasgraph.com/t/featureeng.md)

## Sources

- [Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science](<https://arxiv.org/abs/2207.07048>) `kapoor-leakage-2022` · by Sayash Kapoor, Arvind Narayanan

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/leakagetypes · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30