Принцип оптимизации состоит в том, что вероятность устойчивых результатов повышается со снижением количества параметров модели. Учитывая в чем-то положительные результаты некоторых из тестов, возможно, имеет смысл продолжать исследования с более усложненными моделями. Как вариант можно было бы улучшить предварительную обработку данных в смысле уменьшения общего числа вводов без потери важной прогностической информации — это может сделать систему очень прибыльной. При меньшем количестве вводов в сети будет меньше связей для оценки, следовательно, подгонка под кривую — важная проблема, судя по результатам и уровням усадки, — будет представлять меньшую угрозу.