Milline on Random Forest ja boosting meetodil kasutatavate puude sügavus?

Random Forest ja boosting, puude sügavus on oluline hüperparameeter, mis mõjutab mudeli kvaliteeti ja üleõppimist.

• Random Forest: Tavaliselt kasutatakse suhteliselt madalaid puid, kuid sügavus võib varieeruda. Sageli ehitatakse puud kuni maksimaalse sügavuseni (ilma piiranguta) või 10-30 tasemeni. Sügavad puud võimaldavad paremini eristada andmeid, kuid võivad põhjustada üleõppimist. Random Forest vähendab üleõppimist, keskmistades paljusid puid.

• Gradient boosting (nt XGBoost, LightGBM): Siin kasutatakse tavaliselt väga madalaid puid — sageli piiratud 3-8 tasemega. See on seotud sellega, et boosting ehitab puid järjestikku, parandades eelnevaid vigu, ning madalad puud aitavad vältida üleõppimist ja parandada üldist võimet.

Seega võib Random Forestis puude sügavus olla suurem, samas kui boostingus tavaliselt väiksem, et tagada stabiilsem õppimine ja parem üldistamine.