リーケージとは何か？機械学習で失敗しないための対策集

この記事では、リーケージの概要と、機械学習との関連性について解説します。リーケージとは何か、伴う課題、削減するために踏むべき手順を説明します。

リーケージとは

機械学習におけるリーケージ（データ リーケージとも呼ばれる）とは、学習データセット以外の情報がモデル構築に使われてしまう問題を指します。これは、将来のテストや推論で使えない情報を学習に取り込んでしまったり、同じデータを学習用とテスト用の両方に重複して含めてしまった場合に生じます。

リーケージは、テストデータの情報まで含めて処理してしまうことなど、不適切な前処理によって起こります。リーケージを防ぐことは、現場で使える場面でもしっかり性能を発揮し、信頼できる機械学習モデルを作るためにとても大切です。

機械学習を支える予測モデルとその目的

機械学習で将来を予測するには予測モデルが欠かせません。過去のデータから傾向を学び、それを新しいデータに当てはめることで未来を予測します。ただし、使うアルゴリズムやパラメータの設定によって、予測の正確さは大きく変わります。

予測モデリングの目的は、リーケージが発生する前に、そのリスクを積極的に特定・軽減することです。予測モデリング テクノロジーは履歴データ、パターン、統計アルゴリズムを活用し、さまざまなリスクの要因と指標に基づいてリーケージのイベントの発生率を予測します。

機械学習に関する予測モデリングのもう1つの目的は、学習データとテスト データに影響を及ぼす可能性があるリーケージを防ぐことで、学習プロセスの整合性を確保することです。

学習データとテスト データの違い

予測モデリングでは通常、データセットは学習データとテスト データの2種類に大別されます。これら2種類のデータ分類は、機械学習モデルの開発・評価、リーケージの理解において不可欠です。

学習データ 学習データは、モデルが予測や決定を行うために学習するデータセットです。モデルはこのデータ内のパターンと関係性を発見しようとします。

テスト データ テスト データは、モデルのパフォーマンスと汎化性能を評価するために使用されます。将来の未知のデータのプロキシとして機能し、モデルが新しいデータに基づいて予測を行う際に、学習した情報をどの程度活用できるかを判断します。

モデル精度を脅かす３つのリーケージ

リーケージの観点では、予測時には利用できない学習データセット外からの情報が予測モデルに意図せぬ影響を与えるため、モデルの精度が下がる状況を指します。その結果、学習・検証中は非常に高い精度に見えても、データ内の根源的なパターンではなく使用すべきでない情報から学習しているため、実際の未知のデータではモデルのパフォーマンスが低下します。

機械学習におけるリーケージには、次のような種類があります。

データ前処理

データ再処理によるリーケージは、前処理手順（正規化、スケーリング、特徴量選択など）で、学習データだけではなくテスト セットやデータ セット全体からの情報が使用される際に発生します。その結果、テスト セットからの情報が学習セットに利用される可能性があります。

ターゲット漏洩

特徴量エンジニアリングによるリーケージは、学習データにターゲット変数と強く相関しますが、将来のデータや外部データなど予測時には使えない情報が含まれるときに発生します。

ターゲット漏洩の一例として、モデルが従業員の離職率を予測することを目的としており、特徴量に残留特別手当の提供が含まれている場合が挙げられます。モデルは手当の受領が定着率と関連していることを学習する可能性がありますが、これは残留特別手当を受領する前に離職する可能性がある従業員を特定する際には役立ちません。

トレインテスト汚染

トレインテスト汚染は、学習用データとテスト用データの間で起こる汚染を指し、不適切なデータ分割によるリーケージとも呼ばれます。これは、テストデータの情報が意図せず学習データに混ざってしまったときに発生します。こうしたリーケージは前処理の段階で起こることがあり、たとえばデータを学習用とテスト用に分ける前に、全体にスケーリングや欠損値補完をしてしまう場合などがそれにあたります。

時系列データでは、将来のデータと過去のデータをきちんと分けずに使ったり、時間や順序を無視してデータをシャッフルしてしまったりすると、学習用とテスト用の両方に似たデータや同じデータが入り込むことがあります。

リーケージが引き起こすコンプライアンス上の課題

機械学習におけるリーケージによって引き起こされる問題には、次が含まれます。

• 倫理・法的問題 – 機密性の高いアプリケーション（医療、金融、法務など）にモデルが導入される場合、誤った予測につながるリーケージは、不当な扱いや差別などの深刻な倫理的影響を及ぼす可能性があります。
• 汎化不足 – リーケージは、学習セットにはない新しいデータやシナリオを処理する機械学習モデルの能力を低下させます。
• 誤解を招くパフォーマンス指標 – リーケージは正解率、適合率、再現率の過大評価につながるため、利害関係者にモデルの真の有効性に関する誤解を招き、能力の過大評価に基づく誤った意思決定につながる可能性があります。
• 過学習 – モデルが、一般的なデータセットにはない、漏洩した学習データに特有のパターン（データセットへの無関係なデータの漏洩）を学習します。
• 風評被害 – リーケージによる機械学習モデルの障害は風評被害につながり、ユーザー、クライアント、または利害関係者の間で信頼を損なう可能性があります。
• リソースの浪費 – モデルのパフォーマンスに関する誤った仮定に基づき、モデルの反復処理と最適化にリソースが浪費される可能性があります。

リーケージを防ぐための5つの実践的アプローチ

機械学習の観点からリーケージを最小限に抑えるには、複数の手法を組み合わせる必要があります。次の手法を組織のプロセスとシステムに統合することで、機械学習モデルにおける漏洩リスクを大幅に低減し、データ分析プロジェクトの整合性を保護できます。機械学習モデルにおけるリーケージを防止するために一般的に使用される手法を紹介します。

それぞれ解説します。

交差検証

交差検証手法を正しく使用すれば、各交差検証ループ内にデータの前処理と特徴量選択が含まれていることを確認することで、テスト データから学習データへの不注意な情報漏洩を防止できます。

データ マスキングと匿名化

テストと開発に向けてデータを共有または使用する際は、データ マスキング手法または匿名化手法（ハッシュ化、トークン化、暗号化など）を用いて機密情報（個人を特定できる情報（PII）など）を保護し、絶対に機密情報が未認証のユーザーに公開されないようにします。

特徴量エンジニアリングの認識

特徴量エンジニアリング中に、将来のデータ（テスト セット）または学習セット外の情報を間接的に伝達する特徴量を作成しないように注意することで、特徴量とターゲットの漏洩を防止します。これらすべては予測時に利用可能であり、ターゲット変数の影響を受けないことが重要になります。

適切なデータ管理

データの前処理やモデリングを行う前に、データが学習セットとテスト セットに重複なく適切に分割されていることをご確認ください。これにより、モデルがテスト セットから学習することを防ぐことができます。

時間ベースの検証

時系列データを扱う際は、テスト セットが学習セットより未来の日付であることをご確認ください。

まとめ

リーケージは機械学習モデルの妥当性と信頼性を著しく損なう可能性があり、新規データに対する過学習やパフォーマンス低下につながります。機械学習の利用が拡大する中で、リーケージを軽減できないと、広範囲に及ぶ、そして多くの場合はコストのかかる結果を招く可能性があるため、モデルにおけるリーケージの防止を優先することは極めて重要です。

リーケージを防止するには、慎重なデータ管理、厳格な検証手法、そしてデータと問題領域に対する深い理解が必要になります。これらが揃ってこそ、実際に使用するアプリケーションでモデルの正確性と信頼性の両方が確保されます。