Distributions et transformations : ensemble d'entraînement vs ensemble de test

Si la distribution des données de test (pas encore vues par le modèle) est très différente de celle des données d'entraînement, quels problèmes peuvent survenir ? Quelles transformations peut-on appliquer aux données avant de les transmettre à un modèle de ML et pourquoi devrait-on les effectuer ?

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