训练数据所代表的分布是否需要反映测试数据和预测数据的分布？我可以通过查看每个特征的分布，并将该分布与我用于预测或测试的数据进行比较，来衡量训练数据的质量吗？理想情况下，训练数据应该充分代表真实世界的分布。

回答：

随着时间的推移，我意识到这个问题属于协变量偏移的范畴，这是在机器学习领域内研究较多的领域。下方链接或直接在谷歌搜索协变量偏移。这个概念是如何检测并确保你的预测数据与训练数据具有相似的分布。这是在特征空间中进行的，但理论上也可能存在标签漂移。

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/covariate-shift-the-hidden-problem-of-real-world-data-science/