Список проголосовавших за комментарий "Вам нужно разделить вашу выборку на train и test. На первой выборке определяете определяете наилучшее значение параметра, при котором находится Макс/Мин оптимизируемой функции. Далее смещаетесь из точки с некоторым шагом и находите значения функции вблизи локального минимума. Определяете диапазон изменения параметра, при котором наблюдается минимум и как ведёт себя функция. Далее делаете тоже самое для test выборки. По зависимости функции от параметра на тесте определяете насколько устойчив и приемлим этот минимум на тесте. Если значения функции удовлетворительны, то самое простое, это взять среднее между значениям параметра на train и test, т.к.это учитывает дрифт модели со временем. Вариант сложнее, использовать характерные времена дрифта и динамически изменять параметры со временем. Желательно иметь несколько таких train и test для надёжности."