Fenómeno donde la información del dataset de prueba o validación influye indebidamente en el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático, causando sobreajuste y métricas de rendimiento artificialmente altas. Incluye contaminación entre divisiones, fuga de características, fuga temporal y técnicas de prevención para garantizar una generalización correcta del modelo.