上記のデータから、予測WEIスコアが「nan」となっていることから、予測値の算出過程に何らかの問題、または入力データの欠損や異常値が含まれていた可能性が考えられます。「nan」値は分析や比較を妨げ、差分の信頼性も低下します。今後の予測精度向上のためには、まずデータ収集・作成時の欠損値や異常値処理を徹底し、予測モデルに入力される前段階でクレンジング作業を強化することが重要です。また、予測モデルのデバッグを行い、どの段階で「nan」が生じているかを特定したうえで、アルゴリズムやパラメータ設定の見直しも検討してください。入力項目の妥当性チェックやロジックの例外処理も実装することで、予測値の正常出力を担保し、安定的な精度向上を図ることができます。