Mi történik, ha eltávolítunk egy fát egy véletlenszerű erdőből?

Ha eltávolít egy fát a random forest halmazból, akkor:

• A modell pontosságának csökkenése: Az általános előrejelzések minősége kissé romolhat, mivel csökken a szavazó fák száma, ami csökkenti a stabilitást és az általánosíthatóságot.
• Az előrejelzési idő csökkenése: A modell gyorsabb lesz, mivel kevesebb fán kell végigmenni.
• A hatás a fa fontosságától függ: Ha az eltávolított fa különösen informatív volt (például egyedülálló adatrészen tanult), akkor a pontosságvesztés észrevehetőbb lesz.

A random forest azon az ötleten alapul, hogy sok fa előrejelzéseit átlagolva csökkentjük a túlillesztést és növeljük a stabilitást. Egy fa eltávolítása csökkenti az összetételt, ami növelheti a varianciát és csökkentheti a minőséget, de a legtöbb esetben a veszteség kicsi lesz, különösen sok fával.

Példa: ha egy random forest-ben 100 fa van, egy eltávolítása 99-re csökkenti a számot, ami gyakorlatilag nem befolyásolja az eredményt, de ha jelentős része a fáknak eltávolításra kerül, a modell kevésbé lesz megbízható.