用python训练好并保存了几个多项式回归模型文件，调用时只有两个模型文件可以作预测使用，其它的文件加载时输出结果相同且和实际值相差较大。请问是什么原因导致的部分文件出错？
可能是由于训练数据不足，或者模型过于复杂，导致出现过拟合现象，也就是所谓的欠拟合，从而使得模型对于新数据的预测准确率不高。
可能是由于模型在训练过程中出现了过拟合现象。过拟合指的是模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差，出现了泛化能力不足的情况。在训练过程中，如果模型的复杂度过高，可能会导致过拟合。在这种情况下，模型会在训练集上表现很好，但是在未知数据上的表现可能会很差。
为了避免过拟合，可以采用一些方法，例如增加数据量，减小模型复杂度，使用正则化等方法。另外，还可以采用交叉验证的方法，来对模型的泛化能力进行评估和优化。
如果模型已经出现了过拟合现象，可以采用一些方法进行调整，例如调整模型复杂度，采用正则化方法，增加数据量等等。
通常的多项式拟合，可以存在以下几种问题：
1、对过去的拟合效果较好，插入数值也很满意，但对未来的预测存在问题。这个问题来源是，你需要预测的时序性系统是决定性系统还是非决定系统？对于决定性系统，多项式拟合可以有近似逼近的预测意义，但同时需要增加数据以及迭代当下数据以逼近现实。也就是预测方程实际是通过迭代最新数据而发生改变的，而并不是唯一性的不变的方程。而对于非决定性系统，不管历史数据拟合的如何美妙，预测未来可能都会出现问题。例如具有分形迭代特征的混沌系统（如股市）、以及随机系统、还有有人为影响因素的系统（人为可以改变、影响规律的系统，股市也有人为影响因素）。这种系统，多项式拟合这种方法并不适合预测。因为系统本身有非线性的因素。
2、过拟合或欠拟合的问题。通过实验，对于决定性系统，我发现往往四次方程相对适中。尽管拟合曲线并不是很圆满。五次方程就开始存在过拟合的问题，导致预测结果出现问题。如果上百次的方程，过拟合问题会导致预测结果毫无应用意义。
3、既然你说训练了，可能利用了机器学习等方法，最终形成了拟合方程。但是，机器学习、神经网络等方法依然是基于阈值、条件性等因素的决定性方法，并不能完全解决“1”中说到的问题。面对混沌、随机系统，依然会出问题。使用动态迭代性数据的逼近拟合会缓解问题，但是却会使未来变成一个区域范围，而不是点、线意义的。并且预测结果的时间范围必须约束，时间太远，预测模型依然失效。