一些回归模型在训练样本上表现不佳，而在看不见的数据上表现良好

我使用不同的回归模型来解决回归问题。问题是测试集（train_test_split）上的性能指标非常高以下是值：

MAE：2.5001127258479676 MSE：8.917729026153863 RMSE： 2.986256691269835 R2：0.7879672181229262 当用于新数据时，它的表现非常好。

第二个模型 (Xgboost) 在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。所以问题反过来了。这背后的原因是什么？怎么解决？

这是使用的数据： AVG_TORQUE 和 scan_area 是特征。