Ποιο πρέπει να είναι το βάθος των δέντρων σε Random Forest και boosting;

Στο Random Forest, το βάθος των δέντρων επιλέγεται γενικά αρκετά μεγάλο ώστε τα δέντρα να μπορούν να διαχωρίζουν καλά τα δεδομένα και να καταγράφουν πολύπλοκες εξαρτήσεις. Συχνά, τα δέντρα κατασκευάζονται μέχρι το μέγιστο βάθος (μέχρι να απομείνουν λίγα αντικείμενα στα φύλλα), κάτι που βοηθά στη μείωση του σφάλματος και, μέσω της μέσης τιμής πολλών δέντρων, μειώνεται η διακύμανση.

Στο boosting (π.χ., Gradient Boosting), αντίθετα, τα δέντρα είναι συνήθως μικρά — με βάθος 3-5 επιπέδων. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι το boosting κατασκευάζει δέντρα διαδοχικά, διορθώνοντας τα λάθη των προηγούμενων. Τα μικρά δέντρα βοηθούν στην αποφυγή υπερεκπαίδευσης και καθιστούν το μοντέλο πιο σταθερό.

Επομένως:

• Random Forest: βαθιά δέντρα (συχνά χωρίς περιορισμό στο βάθος).
• Boosting: ρηχά δέντρα (3-5 επίπεδα).

Η επιλογή της ακριβούς βαθύτητας εξαρτάται από το πρόβλημα, τον όγκο των δεδομένων και τις απαιτήσεις γενίκευσης του μοντέλου.