模型在y分布之外的数据上预测能力不好如何解决

Question

我有一个数据集，预测目标y的箱形图分布如下，采用随机抽样划分为训练集和测试集，分布如下，得到的模型效果很好。但是当我用这个模型预测其他数据(预测目标分布在总数据集箱形图箱体外)时，rmse误差很大，说明我的模型没有很好地学习到箱形图之外的数据，这个问题该怎么解决呢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生。

尝试使用迁移学习或者集成方法，如Bagging或Boosting，以增强模型对新分布数据的泛化能力。