機械学習モデルの開発において、検証時に見かけ上極めて高い精度が出ているにもかかわらず、本番環境で全く予測が当たらなくなる原因となる「データリーケージ（Data Leakage: 目的変数情報の漏洩）」の例として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
訓練データとテストデータに分割する前に全データセット一括で標準化（スケーリング）や欠損値補完を行ってしまい、テストデータの統計情報が訓練データに混入した。
イ
時系列予測において、過去のデータのみを訓練データとし、未来のデータをテストデータとして厳密に分離した。
ウ
交差検証の各フォールド内で独立に特徴量選択とモデルの学習を実行した。
エ
モデルの過学習を防ぐためにドロップアウトとL2正則化を併用した。