O que acontecerá se remover a primeira ou a última árvore no boosting?

No boosting, por exemplo no boosting de árvores de decisão, os modelos são construídos sequencialmente, cada um tentando corrigir os erros do anterior.

Se remover a primeira árvore:

• Perde-se o modelo base com o qual o treino começa.
• As árvores seguintes corrigem os erros da primeira, portanto remover a primeira levará a uma diminuição significativa na qualidade, pois não há uma aproximação inicial.

Se remover a última árvore:

• A última correção de erros é removida.
• Isso pode diminuir um pouco a precisão, mas o efeito geralmente é menos crítico do que remover a primeira árvore.

Assim, a primeira árvore estabelece a base das previsões, e as últimas ajustam o modelo. Remover a primeira árvore quebrará toda a estrutura do modelo, enquanto remover a última apenas reduzirá ligeiramente a qualidade.