机器学习的核心目标是在未见过的新数据上实现准确预测。 当模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳时，即出现“过拟合”。这意味着模型从训练数据中学习了过多的噪声模式，从而丧失了在新数据上的泛化能力。 那么，过拟合的根本原因是什么？具体来说， ...

数据泄露是指在预测时理论上无法获取的信息，通过某种方式影响了模型的训练过程。在时间序列分析中，由于数据的时序特性，这种问题尤为隐蔽。数据泄露会导致模型在训练阶段表现出远超其在实际生产环境中的准确性。