我已经生成了多个模拟场景，我需要用结果来训练机器。我不确定是对每个场景使用单个数据集并保存多个模型（考虑到我有很多场景的事实），还是组合来自不同场景的所有数据集并训练一个模型。您认为哪个选项是最好的方法，为什么？
我有两个选择
为每个场景使用单个数据集并保存多个模型将需要为每个场景生成一个单独的数据集并为每个数据集生成一个单独的模型，这在计算上是昂贵且耗时的。我稍后会调用保存的模型，具体取决于我认为应该与我试图预测的模型相对应的模型。 （难吧？）
组合所有数据集并训练一个模型：这种方法在计算上可以更有效，因为只需要训练一个模型。但是，组合不同性质的不同数据集可能会导致意外错误，并且模型的性能可能不如针对每个场景专门训练的那样好。*
哪个更受欢迎，为什么？
我尝试了第一个选项但我认为一定有问题所以我需要一些澄清和帮助