机器学习特征值改变后遇到的问题

在使用不同机器学习方法是(主要是sklearn中的svr、mlp和randomforest),对于同样的输入特征x1——x7,训练好各个模型后,想要知晓其中例如x1对模型预测的改变,已知其与预测结果是呈负相关的,将x1值设为最新一年的值(为多年最大值)后重新代入模型预测,结果出来三种模型结果是不同,但是会有模型预测值非常大,而其他模型预测值就会偏小,造成这种模型间的差异的原因是什么呢?能否通过调节模型中的什么参数能够得到较为统一的预测结果