Distribuciones y transformaciones en los conjuntos de entrenamiento y prueba

Si la distribución de los datos de prueba (aún no vistos por el modelo) es significativamente distinta de la distribución de los datos de entrenamiento, ¿qué problemas pueden aparecer? ¿Qué transformaciones se pueden aplicar a los datos antes de pasarlos a un modelo de ML y por qué deberían realizarse?

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