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没有提前窥视：时间吸引力的图形欺诈检测
如何实施无泄漏的图形欺诈检测帖子未提前窥视：时间吸引的图形欺诈检测首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学在我的上一篇文章[1]中，我提出了许多围绕结构图的想法，主要集中于描述性或无监督的数据探索数据，这是通过图形结构进行的。但是，当我们使用图形功能改进模型时，必须考虑数据的时间性质。如果我们想避免不希望的效果，我们需要注意不要将未来信息泄漏到我们的培训过程中。这意味着我们的图（以及从其衍生的特征）必须以时间感知的增量方式构造。
1 数据的时间性必须将其纳入ACCOUN 泄漏未来信息数据泄漏是一个矛盾的问题，以至于Sayash Kapoor和Arvind Narayanan的2023年研究发现，直到那一刻，它影响了17个科学领域的294篇研究论文。他们将数据泄漏的类型分类为从教科书错误到打开研究问题。从教科书错误到打开研究问题
问题是，在原型制作过程中，结果实际上实际上似乎很有希望。在大多数情况下，人们直到模型在生产中部署，浪费了整个团队的时间和资源才意识到这一点。然后，表现通常不超过期望，而不理解原因。这个问题可能会成为破坏所有业务AI计划的致命弱点。
浪费整个团队的时间和资源 achilles的高跟鞋破坏了所有业务AI计划…
ml基本泄漏
数据泄漏发生。这会导致开发过程中过度乐观的评估指标，从而产生误导性的期望。但是，当部署在具有适当数据流的实时系统中时，模型预测变得不可信，因为它从无法访问的信息中学到了。道德上 轰动性或误导性发现
教科书错误：
研究的开放问题：