Care ar trebui să fie adâncimea arborilor în Random Forest și boosting?

În Random Forest, adâncimea arborilor este de obicei aleasă suficient de mare pentru ca arborii să poată separa bine datele și să captureze dependențe complexe. Adesea, arborii sunt construiți până la adâncimea maximă (până când rămân puține obiecte în frunze), ceea ce ajută la reducerea părtinirii, iar prin medierea multor arbori, se reduce dispersia.

În boosting (de exemplu, Gradient Boosting), în schimb, arborii sunt de obicei mici — cu o adâncime de 3-5 niveluri. Acest lucru se datorează faptului că boosting construiește arbori secvențial, corectând erorile anterioare. Arborii mici ajută la evitarea supraînvățării și fac modelul mai stabil.

Prin urmare:

• Random Forest: arbori adânci (adesea fără limită de adâncime).
• Boosting: arbori puțin adânci (3-5 niveluri).

Alegerea adâncimii exacte depinde de sarcină, volumul de date și cerințele de capacitate de generalizare ale modelului.