预测值和实际值差别过大

如果预测值和实际值之间存在巨大的差别，那么可能有以下几种原因：

1. 数据质量不好：数据中存在错误、异常值或缺失值，这会导致模型训练不准确。

2. 模型选择不当：使用了不适合问题的模型或者模型的参数没有调整好。

3. 过拟合：模型在训练数据上表现非常好，但是在新的数据上表现不佳。

4. 特征选择不当：选择的特征不能准确地描述问题，或者特征之间存在相关性。

解决这些问题的方法包括数据清洗、特征工程、调整模型参数、选择适当的模型等。同时，也需要多次测试和评估模型，对于不同的问题，可能需要使用不同的方法来提高预测的准确性。