O que acontece se remover uma árvore de uma floresta aleatória?

Se removeres uma árvore do conjunto de random forest, então:

• Redução da precisão do modelo: A qualidade geral das previsões pode deteriorar-se ligeiramente, pois diminui o número de árvores que votam, o que reduz a estabilidade e a capacidade de generalização.
• Redução do tempo de previsão: O modelo ficará mais rápido, pois são necessárias menos árvores para percorrer.
• A influência depende da importância da árvore: Se a árvore removida era especialmente informativa (por exemplo, treinada numa parte única dos dados), a perda de precisão será mais notável.

A random forest baseia-se na ideia de média das previsões de muitas árvores para reduzir o sobreajuste e aumentar a estabilidade. A remoção de uma árvore reduz o conjunto, o que pode levar a um aumento na variância e a uma diminuição na qualidade, mas na maioria dos casos, a perda será pequena, especialmente se houver muitas árvores.

Exemplo: se numa random forest há 100 árvores, remover uma reduzirá o número para 99, o que praticamente não afetará o resultado, mas se remover uma parte significativa das árvores, o modelo ficará menos confiável.