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Em estatística e aprendizado de máquina, vazamento (do inglês leakage, também conhecido como vazamento de dados ou vazamento de alvo) é o uso de informações no processo de treinamento do modelo que não se esperaria que estivessem disponíveis no momento da previsão, fazendo com que as pontuações das predições (métricas) superestimem a utilidade que o modelo teria ao ser executado em um ambiente de produção.
O vazamento geralmente é sutil e indireto, dificultando a detecção e eliminação. O vazamento pode fazer com que um estatístico ou modelador selecione um modelo abaixo do ideal, que pode ser superado por um modelo sem vazamento.