데이터 누수
학습 시 사용해서는 안 될 정보(예: 테스트 데이터의 특성)가 모델 학습 과정에 포함되는 오류이다. 증강된 데이터가 검증셋에 포함될 때 주로 발생하며 성능 평가를 왜곡한다.