Razones para los diferentes modelos de pronóstico

Los modelos son diferentes o los datos están distribuidos de manera desigual.

El contenido de los datos predichos después del entrenamiento del modelo es similar. La primera posibilidad es que haya algún problema con su modelo. La segunda posibilidad es que haya demasiada distribución de un determinado tipo de datos, lo que da como resultado una distribución desigual de los datos.