特征穿越：模型评估中的隐蔽陷阱

特征穿越指训练时用了预测时拿不到的信息。比如用未来几天的销量预测当天需求，离线指标会异常漂亮，上线后却一塌糊涂。

常见来源包括时间处理错误、统计窗口包含未来、标签泄漏。用户是否流失的标签若由后续行为定义，特征里又混入后续行为，就会泄漏。

排查方法是模拟线上时点，逐条检查特征可得性。按时间切分数据做验证，比随机切分更容易暴露穿越问题。

团队要建立特征规范，明确每个特征的产出时间和依赖。上线前的特征审计，能避免很多返工和事故。