リークを起こしにくいらしい。基本的な考え方はオンライン学習に着想を得たもの。ある行の特徴量として平均値を計算するのに、その時点で過去に登場したデータの集計を用いる。ようするにストリーミング的にデータが次々と到着する場面で、到着したデータには過去の平均値を付与していくのをイメージすると良い。増えて平均値も更新されていく。上記の考え方はデータに時系列の要素が含まれないことも多い点が問題となる。これは、ようするにデータが登場する順番を人工的に定義したもの。典型的には、データのインデックス番号をランダムにシャッフルして使えば良い。説明が長くなってもあれなのでコードに移る。順番で、カテゴリごとに累積和と累積カウントを計算する。これで、データが登場した時点での合計とカウントが計算できる。'cumcount']})あとは上記を元に平均を計算するだけ。float64元のデータを結合してみよう。リークはしにくいものの、完全無欠の手法というわけではなさそう。