今回、実績WEIスコアが0.6625である一方、予測WEIスコアがnanとなっており、差分（不確かさ）もnanとなっています。これは、予測モデルの計算過程でエラーが生じた可能性や、入力値に欠損や異常があることが考えられます。今後の予測精度向上のためには、まずデータの前処理を強化し、欠損値や異常値の検出・補完を徹底してください。また、モデル構築時に入力データの形式やスケールを統一し、必要に応じて正規化や標準化を行いましょう。さらに、学習や予測時のログを記録し、エラー発生箇所を追跡できるようにすることも重要です。加えて、予測結果がnanとなった場合は、例外処理を設けてアラートを出すなど、迅速に原因究明ができる体制を整えることも効果的です。以上の工夫で、安定した予測精度の維持・向上が期待できます。