機械学習において、本来モデルが利用できないはずの「将来の情報」が学習データに含まれてしまい、評価精度が不自然に高くなる現象を何と呼ぶか。

データリークが発生すると、テスト環境では高精度でも、実際の運用(未知データ)では性能が著しく低下する。