Каква трябва да бъде дълбочината на дърветата в Random Forest и буустинга?

В Random Forest дълбочината на дърветата обикновено се избира достатъчно голяма, за да могат дърветата добре да разделят данните и да улавят сложни зависимости. Често дърветата се строят до максимална дълбочина (докато в листата останат малко обекти), което помага да се намали отклонението, а чрез усредняване на множество дървета се намалява дисперсията.

При буустинг (например Gradient Boosting) обаче, дърветата обикновено са малки — с дълбочина 3-5 нива. Това е свързано с факта, че буустингът изгражда дървета последователно, коригирайки грешките на предишните. Малките дървета помагат да се избегне пренасищането и правят модела по-устойчив.

Следователно:

• Random Forest: дълбоки дървета (често без ограничение за дълбочина).
• Бустинг: плитки дървета (3-5 нива).

Изборът на точната дълбочина зависи от задачата, обема на данните и изискванията към способността за обобщаване на модела.