AFU（Average F-score Under 0.5）偏高可能是由于以下原因之一：

1. 数据质量问题：AFU的计算是基于F1分数，如果数据集中的样本质量不佳，比如标签错误、样本缺失等，可能会导致AFU偏高。

2. 模型选择不当：选择的模型可能不适合任务，或者模型参数设置不当，导致模型在预测时的表现不佳，从而导致AFU偏高。

3. 过拟合：模型在训练时出现过度拟合，导致模型在测试时的表现不佳，从而导致AFU偏高。

4. 测试集选择不当：在评估模型性能时，选择的测试集可能存在偏差，比如测试集样本数量不足、测试集样本分布不均等，导致AFU偏高。

为了解决AFU偏高的问题，可以采取以下措施：

1. 数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、标签标准化等，以提高数据质量。

2. 模型选择和调参：选择适合任务的模型，并对模型进行调参，以提高模型的性能。

3. 过拟合处理：采取一些方法，如正则化、数据增强、模型集成等，来防止模型过拟合。

4. 测试集选择：选择合适的测试集，包括样本数量充足、样本分布均衡等，以评估模型的真实性能。