预测值的RMSE和MAE优于基准，但预测值只有一半的时间更接近实际值

预测值的RMSE和MAE优于基准意味着预测模型的准确性更高，误差更小。然而，预测值只有一半的时间更接近实际值可能意味着模型在某些情况下存在较大的误差。

RMSE（Root Mean Square Error）是一种衡量预测模型误差的指标，它计算预测值与实际值之间的差异的平方的均值的平方根。RMSE越小，表示模型的预测误差越小。

MAE（Mean Absolute Error）是另一种衡量预测模型误差的指标，它计算预测值与实际值之间的差异的绝对值的均值。MAE越小，表示模型的平均预测误差越小。

当预测值只有一半的时间更接近实际值时，可能存在以下情况：

1. 模型对于某些特定的数据点或特定的时间段预测效果较差，可能是由于这些数据点或时间段的特征与其他数据点不同，导致模型无法准确预测。
2. 数据集中存在异常值或噪声，这些异常值可能会对模型的预测结果产生较大的影响，导致预测值与实际值的差异较大。
3. 模型本身存在一定的局限性，无法完全捕捉到数据中的复杂关系或模式，导致预测结果的准确性有限。

针对这种情况，可以考虑以下解决方案：

1. 数据预处理：对数据进行清洗和处理，去除异常值和噪声，以提高数据的质量和准确性。
2. 特征工程：对数据进行特征提取、选择和转换，以提取更有价值的特征，并减少特征之间的相关性，从而提高模型的预测能力。
3. 模型优化：尝试使用其他更复杂或更适合数据特征的预测模型，如集成学习方法、深度学习模型等，以提高预测的准确性。
4. 模型调参：对模型的参数进行调优，通过交叉验证等方法选择最佳的参数组合，以提高模型的性能。
5. 持续监控和改进：对模型进行持续监控和评估，及时发现和修正模型的不足之处，以不断改进预测结果的准确性。

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