Qual dovrebbe essere la profondità degli alberi in Random Forest e in boosting?

In Random Forest, la profondità degli alberi viene generalmente scelta abbastanza grande da permettere agli alberi di separare bene i dati e catturare dipendenze complesse. Spesso, gli alberi vengono costruiti fino alla massima profondità (fino a quando ci sono pochi oggetti nelle foglie), il che aiuta a ridurre il bias, e mediando molti alberi si riduce la varianza.

Nel boosting (ad esempio, Gradient Boosting), invece, gli alberi sono di solito piccoli, con una profondità di 3-5 livelli. Ciò è dovuto al fatto che il boosting costruisce gli alberi sequenzialmente, correggendo gli errori dei precedenti. Alberi piccoli aiutano a evitare l'overfitting e rendono il modello più stabile.

Pertanto:

• Random Forest: alberi profondi (spesso senza limite di profondità).
• Boosting: alberi poco profondi (3-5 livelli).

La scelta della profondità esatta dipende dal compito, dal volume dei dati e dai requisiti di capacità di generalizzazione del modello.