1、数据预处理：确保输入的数据经过适当的预处理和标准化，以消除可能导致结果不一致的差异。2、数据分布假设：马氏判别法和Fisher判别法对数据的分布假设不同。马氏判别法假设数据符合多元正态分布，而Fisher判别法则不对数据分布作出明确的假设。3、样本不平衡：样本在不同类别之间的分布不平衡，可能会导致结果不一致。在这种情况下，可以考虑使用一些平衡样本的方法。4、特征选择：不同的判别方法对特征的敏感性可能不同。5、考虑其他判别方法：如果马氏判别法和Fisher判别法的结果仍然不一致，可以尝试其他判别方法或分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树或随机森林等。