Comment gérer la découverte tardive d'une fuite de données dans un projet ML?

[Donald_L]

Salut à tous, je me pose une question après un truc qui m’est arrivé au boulot. J’ai passé un temps fou à nettoyer et préparer un jeu de données pour un projet, et au moment de lancer le modèle, les résultats étaient complètement bizarres, presque aléatoires. En remontant le fil, je me suis rendu compte que j’avais involontairement introduit une fuite de données lors de la phase de feature engineering, ce qui a totalement faussé l’apprentissage. Est-ce que ça vous est déjà arrivé de découvrir une erreur aussi bête mais impactante assez tard dans le processus, et comment gérez-vous la frustration qui va avec ?

[Eric59]

Oui cela m est arrivé et la fuite de données m a frappé comme une claque, les résultats semblaient sortir d un autre monde et j ai eu du mal à accepter que j avais laissé passer une erreur.

[AubreyM]

J ai commencé par tracer les lignes qui avaient fuité et par refaire les splits en utilisant un set propre, puis j ai re testé tout le pipeline jusqu a ce que la courbe retrouve du sens, la fuite de données ne s est pas reproduite.

[JeffreyP]

Est ce que vous aussi vous revois votre approche et vous demandez comment gérer la frustration sans tout remettre en question d un seul coup ?

[Brandon44]

Ce que j appelle fuite de données est peut etre aussi une confusion entre ce qui est utilisé pour former et ce qui est évalué et du coup on s embrouille sans le réaliser tout de suite.

[NicholasS]

Franchement j ai pris le temps d écrire ce que je pense sans chercher à blâmer tout le monde et je garde intacte une part d incertitude sur ce qui a marché ou non.

[KevinDP]

Le truc c est que quelque part on s appuie sur le jugement des autres mais la fuite de données peut paraitre mineure et elle change tout le jeu et on se demande si on veut vraiment continuer dans ce domaine.