Pourquoi utilise-t-on généralement des arbres moins profonds dans le boosting par gradient que dans la forêt aléatoire?

В градиентном бустинге обычно используют менее глубокие деревья по нескольким причинам:

1. Избежание переобучения. Градиентный бустинг строит модели последовательно, каждая следующая исправляет ошибки предыдущих. Глубокие деревья могут слишком точно подстроиться под остатки ошибок, что приводит к переобучению.

2. Стабильность и обобщающая способность. Мелкие деревья (обычно глубиной 3-6) создают более простые модели, которые лучше обобщают данные.

3. Эффективность обучения. Меньшие деревья быстрее обучаются и легче интерпретируются.

В отличие от случайного леса, где каждое дерево обучается независимо и глубина может быть больше для максимального разделения пространства, в бустинге важна последовательная корректировка ошибок, поэтому предпочтительнее использовать неглубокие деревья.