Care este adânimea arborilor utilizată în Random Forest și boosting?

În Random Forest și boosting, adâncimea arborilor este un hiperparametru important care influențează calitatea modelului și supraînvățarea.

• Random Forest: De obicei, se folosesc arbori relativ puțin adânci, dar adâncimea poate varia. Adesea, arborii sunt construiți până la o adâncime maximă (fără restricții) sau cu o restricție între 10-30 niveluri. Arborii adânci permit o separare mai bună a datelor, dar pot duce la supraînvățare. Random Forest reduce supraînvățarea prin medierea unui număr mare de arbori.

• Gradient boosting (de exemplu, XGBoost, LightGBM): Aici, de obicei, se folosesc arbori foarte puțin adânci — adesea limitați la 3-8 niveluri. Acest lucru se datorează faptului că boosting construiește arbori secvențial, corectând erorile anterioare, iar arborii puțin adânci ajută la evitarea supraînvățării și îmbunătățirea capacității de generalizare.

Prin urmare, în Random Forest, adâncimea arborilor poate fi mai mare, în timp ce în boosting, de obicei, este mai mică, pentru a asigura o învățare mai stabilă și o generalizare mai bună.