如果Autokeras导出的模型表现不如预期，可以尝试以下解决方法：

1. 检查数据预处理：确保使用相同的数据预处理步骤来处理输入数据。例如，如果在训练过程中使用了特征缩放或标准化，那么在预测之前也需要对输入数据进行相同的处理。

2. 检查模型结构：查看Autokeras导出的模型的结构，确保它与预期的模型结构一致。可以使用model.summary()函数来查看模型的层和参数数量。

3. 调整超参数：尝试调整模型的超参数，例如学习率、批量大小、迭代次数等。可以通过在训练过程中使用不同的超参数组合来找到更好的模型性能。

4. 进行更多的训练：如果Autokeras导出的模型的性能不如预期，可以尝试增加训练的迭代次数或增加训练数据的大小，以便模型有更多的机会学习数据的特征。

5. 调整网络结构：Autokeras使用自动化的方法来搜索最佳的神经网络结构，但有时候搜索过程可能无法找到最佳的结构。尝试手动调整网络结构，例如添加更多的隐藏层或调整层的大小，以获得更好的性能。

以下是一个示例代码，展示如何使用Autokeras导出的模型进行预测：

import autokeras as ak

# 加载Autokeras导出的模型
model = ak.models.load_model('path_to_model')

# 加载测试数据
test_data = ...

# 进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 打印预测结果
print(predictions)

注意：在使用Autokeras导出的模型进行预测之前，确保已经安装了Autokeras和相关的依赖库。