Каква е дълбочината на дърветата, използвана в Random Forest и boosting?

В Random Forest и буустинг, дълбочината на дърветата е важен хиперпараметър, който влияе върху качеството на модела и пренасищането.

• Random Forest: Обикновено се използват относително плитки дървета, но дълбочината може да варира. Често дърветата се изграждат до максимална дълбочина (без ограничения) или с ограничение между 10-30 нива. Дълбоките дървета позволяват по-добро разделяне на данните, но могат да доведат до пренасищане. Random Forest намалява пренасищането чрез усредняване на голям брой дървета.

• Градиентен буустинг (например, XGBoost, LightGBM): Тук обикновено се използват много плитки дървета — често ограничени до 3-8 нива. Това е свързано с факта, че буустингът изгражда дървета последователно, коригирайки грешките на предишните, и плитките дървета помагат да се избегне пренасищането и да се подобри обобщаващата способност.

Следователно, в Random Forest дълбочината на дърветата може да бъде по-голяма, а в буустинга — обикновено по-малка, за да се осигури по-стабилно обучение и по-добро обобщаване.