Подгонка регрессора ансамбля в цикле генерирует повторяющиеся значения

Я пытаюсь использовать ансамблевый регрессор для прогнозирования производства на основе нескольких измерений материала. Мои данные ежегодные, начиная с 1965 года. (Некоторые детали удалены и используются случайные данные, потому что это для рабочего проекта с использованием конфиденциальных данных.)

Я сократил свой код до минимума, и я все еще вижу проблему:

import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor, RandomForestRegressor
from xgboost.sklearn import XGBRegressor

X_past = pd.DataFrame(index = range(1965, 2020), data = dict(
    A = np.random.randint(4170, 19091, size = 55),
    B = np.random.randint(74, 337, size = 55)
))

X_future = pd.DataFrame(index = range(2020, 2023), data = dict(
    A = np.random.randint(4170, 19091, size = 3),
    B = np.random.randint(74, 337, size = 3)
))

y_past = pd.DataFrame(index = range(1965, 2020), data = dict(
    C = np.random.randint(12163, 42580, size = 55)
))

predictions = None
predictions = pd.DataFrame()

i = 0

while i < 10:
    i += 1
    
    reg = None
    y_pred = None
    
    X = X_past.values
    y = y_past.values.ravel()

    #reg = RandomForestRegressor(n_estimators = 300)
    reg = GradientBoostingRegressor(n_estimators = 300)
    #reg = XGBRegressor(n_estimators = 640, silent = True)

    reg.fit(X, y)

    y_pred = reg.predict(np.array(X_future))
    predictions = predictions.append(pd.Series(y_pred), ignore_index = True,)
    

predictions.columns = [2020, 2021, 2022]
predictions['Row-wise Duplicates'] = (predictions[2021] == predictions[2022])

predictions

Это дает такие результаты, как:

Как видите, несмотря на то, что на каждой итерации я подгоняю заново, я вижу много повторяющихся значений.

Я также иногда вижу дублирование значений по годам (обычно 2021 год совпадает с 2022 годом, поэтому я рассчитываю столбец дубликатов по строкам):

Что я делаю не так? Почему я вижу такие дубликаты? И как я могу это исправить?