Specjalista ds. danych importuje zbiór danych do Amazon SageMaker Data Wrangler i przegląda podsumowanie cech. Jedna z cech ma wynik prediction-power równy 1. Jakie jest najbardziej prawdopodobne wyjaśnienie tego wyniku?

Wynik prediction power równy 1 oznacza, że cecha doskonale przewiduje zmienną docelową. W praktyce jest to niemal niemożliwe bez wycieku danych docelowych (target leakage), gdzie dane, które nie byłyby dostępne w momencie wnioskowania, są używane do trenowania modelu. Oznacza to, że cecha zawiera informacje bezpośrednio lub pośrednio pochodzące ze zmiennej docelowej. Nieodpowiednie dostrojenie podziału danych, problemy z wewnętrznym modelem Data Wranglera czy brak wystarczającego przetwarzania wstępnego nie prowadzą do idealnego wyniku prediction power równego 1; mogą one raczej skutkować niskim lub nieprawidłowym wynikiem, ale nie doskonałym dopasowaniem.