Python预测结果出现异常值可能由以下几个原因造成：
数据分布特性
异常值通常指那些明显偏离数据集大部分值的观测值。在正态分布中，距离平均值3个标准差之外的数据点出现的概率非常小（小于0.003），因此这些点通常被认为是异常值。
模型假设
当使用统计模型进行预测时，这些模型往往基于一定的假设，如数据服从正态分布。如果实际数据分布与模型假设不符，预测结果可能会出现异常值。
计算精度
Python在处理浮点数时可能会出现精度问题，因为浮点数表示法有限，不能精确表示所有实数。这可能导致计算误差，从而在预测结果中引入异常值。
为了避免这些问题，可以采取以下措施：
使用更精确的数值计算方法，如Python的`decimal`模块，它可以提供更高精度的浮点数运算。
在建立预测模型前，对数据进行适当的预处理，如识别和处理异常值，或对数据进行变换以更好地适应模型的假设。
对模型进行诊断和验证，确保模型的稳定性和可靠性。