(Python，Keras)为什么我的预测值不接近真实值？

在机器学习中，预测值与真实值之间的差异可能是由多种因素引起的。以下是一些可能导致预测值不接近真实值的常见原因：

1. 数据质量问题：预测模型的准确性很大程度上取决于训练数据的质量。如果训练数据存在错误、缺失值或异常值，模型的预测结果可能会受到影响。因此，首先要确保数据集的质量。
2. 特征选择问题：特征选择是指选择对预测目标有最大影响的特征。如果选择的特征与预测目标之间的关系不强，模型的预测能力可能会受到限制。因此，需要仔细选择特征，确保它们与预测目标相关。
3. 模型选择问题：不同的机器学习模型适用于不同类型的问题。如果选择的模型不适合解决当前的预测问题，预测结果可能会不准确。因此，需要根据问题的特点选择合适的模型。
4. 模型参数问题：机器学习模型通常有一些参数需要调整，以获得最佳的预测结果。如果模型参数设置不当，预测结果可能会偏离真实值。因此，需要通过调整模型参数来优化预测结果。
5. 过拟合或欠拟合问题：过拟合指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳；欠拟合指模型无法捕捉到数据中的复杂关系。这两种情况都会导致预测结果与真实值之间存在较大差异。解决这个问题的方法包括增加训练数据、调整模型复杂度、使用正则化等。
6. 数据分布不匹配问题：如果模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，可能是因为训练数据和测试数据的分布不匹配。这种情况下，需要重新评估数据集的划分方式，确保训练和测试数据的分布相似。
7. 模型评估问题：评估模型的性能是非常重要的。如果使用不合适的评估指标或方法，可能无法准确地评估模型的预测能力。因此，需要选择合适的评估指标，并使用交叉验证等方法来评估模型。

总结起来，预测值不接近真实值可能是由于数据质量问题、特征选择问题、模型选择问题、模型参数问题、过拟合或欠拟合问题、数据分布不匹配问题或模型评估问题等原因导致的。解决这个问题需要综合考虑这些因素，并进行适当的调整和优化。