У нас есть набор моделей KMeans.Некоторые были обучены на 100% данных, некоторые на выборке.Затем обе модели устанавливаются на весь набор данных.В повторных выборках те, которые установлены на 100%, более стабильны между итерациями с разными случайными семенами, чем те, которые были обучены на выборке, однако наша группа не согласна с тем, какая выборка дает достаточно согласованные результаты, избегая при этом перебора.Это отчасти потому, что мы не можем измерить переоснащение так же легко, как видим несогласованность.
Какую рекомендацию предложит сообщество?