在實際應用中，權衡確定性和隨機性方法的使用可以從以下幾個方面進行考量：
數據特性分析：首先，分析數據的特性是關鍵。如果數據具有明顯的結構性和規律性，則確定性方法可能更有效；而在數據不確定性較高或存在大量噪聲的情況下，隨機性方法可能更具優勢。
應用場景的需求：根據具體的應用場景來選擇合適的方法。例如，在冷啟動推薦系統中，由於缺乏用戶信息，隨機性方法可能更適合；而在已有豐富歷史數據的情況下，確定性方法則能提供更準確的預測。
模型的可解釋性：確定性方法通常提供更好的可解釋性，這在某些應用中是非常重要的。需要根據業務需求來決定是否需要可解釋的模型，並在此基礎上選擇合適的方法。
性能評估指標：使用適當的性能評估指標來比較確定性和隨機性方法的效果。根據實驗結果來調整模型的選擇，確保最終的推理效果達到最佳。
混合方法的探索：考慮使用混合方法，將確定性和隨機性方法結合起來，利用確定性方法的優勢來引導隨機性方法的學習，從而達到更好的推理效果。