回归和神经网络模型在 75/25 训练/测试分割期间表现良好，但之后不行

我有一个包含 256 个案例的数据集，每个案例都有相同的 18 个输入和 4 个输出。当使用 Python 对这组数据进行 75/25 分割训练和测试回归和 NN 算法时，我得到了测试值的良好结果预测（R2 分数 > 0.9）。所有案例的所有值都预测在约 8% 的值内。

然而，如果我有这些模型中的任何一个，然后预测一组单独输入的输出（只是一个案例），那么预测就会偏离（大约是每个输出预期的 4 倍。）我什至完全尝试过从数据集中复制一个案例无济于事。有谁知道这是为什么？

另一件需要注意的事情是我的梯度提升模型没有面临这个问题。