Random Forest və boosting-də ağacların dərinliyi nə olmalıdır?

Random Forest-da ağacların dərinliyi adətən məlumatların yaxşı ayırd edilə bilməsi və mürəkkəb asılılıqları tutması üçün kifayət qədər böyük seçilir. Tez-tez, ağaclar maksimum dərinliyə qədər qurulur (yəni, yarpaqda az sayda obyekt qalana qədər), bu da yanlışı azaltmağa kömək edir və çoxlu ağacların ortalaması ilə dispersiya azaldılır.

Boosting (məsələn, Gradient Boosting) isə, əksinə, ağaclar adətən kiçik olur — 3-5 səviyyəli dərinlikdə. Bu, boosting-in ardıcıl olaraq ağaclar qurması və əvvəlki səhvləri düzəltməsi ilə əlaqədardır. Kiçik ağaclar aşırı öyrənmənin qarşısını alır və modeli daha stabilləşdirir.

Beləliklə:

• Random Forest: dərin ağaclar (tez-tez dərinlik məhdudiyyətsiz).
• Boosting: az dərinlikli ağaclar (3-5 səviyyə).

Dəqiq dərinlik seçimi vəzifəyə, məlumat həcminə və modelin ümumiləşdirmə qabiliyyətinə bağlıdır.