对于淘宝不同种类商品评分进行预测中，使用了torch神经网络模型，但是对于评分低的值预测结果较好，对于评分高的值预测结果不好，波动较大，同时评分高的数值占比是很大的，怎么办

这种情况可能是由于训练数据集中评分高的样本数量较少，导致模型在这些样本上的预测表现不佳。解决这个问题的方法可以有以下几个：

1. 增加评分高的样本数量：可以通过数据增强技术来增加评分高的样本数量，比如随机选择一部分高评分的样本进行数据扩充，或者对评分高的样本进行重采样。

2. 调整损失函数：可以使用一些针对评分高的样本的损失函数，比如 Focal Loss 等，这些损失函数可以在训练过程中更加关注评分高的样本，从而提高模型在评分高的样本上的表现。

3. 调整模型结构：可以尝试调整模型结构，比如增加模型的层数、增加模型的神经元数量等，从而提高模型的拟合能力，进而提高模型在评分高的样本上的表现。

4. 调整学习率：可以尝试调整学习率，将学习率调小一些，从而使模型更加稳定地收敛，提高模型在评分高的样本上的表现。

需要注意的是，以上方法并不是互相独立的，可以根据实际情况进行组合使用。