¿Qué pasará con la calidad de cada modelo si se elimina el primer árbol construido en un gradient boosting y un bosque aleatorio de 1000 árboles?

En el caso de bosque aleatorio, cada árbol se construye de manera independiente, y la predicción final es un promedio (regresión) o una votación (clasificación) de todos los árboles. Si se elimina el primer árbol, la calidad del modelo disminuye ligeramente, pero no significativamente, ya que los otros 999 árboles continúan funcionando y compensan la pérdida.

En el caso de boosting de gradiente, los árboles se construyen secuencialmente, cada uno entrenándose en los errores de los anteriores. El primer árbol establece una aproximación inicial. Si se elimina el primer árbol, toda la secuencia se rompe, y la calidad del modelo se deteriora mucho, ya que los árboles posteriores no podrán compensar correctamente el error sin la aproximación inicial.

Resultado:

• Bosque aleatorio: ligera disminución de la calidad, el modelo sigue siendo funcional.
• Boosting de gradiente: deterioro significativo de la calidad, el modelo pierde sentido sin el primer árbol.