時系列データの予測モデルを作る際、未来の情報を誤って学習に使ってしまう現象を何と呼ぶか。

本来推論時には知り得ない情報（目的変数そのものや未来のデータ）が説明変数に含まれてしまい、見かけ上の精度が異常に高くなるミス。