Агар дархости аввалини сохташударо дар gradient boosting ва ҷангалҳои тасодуфии 1000 дарахтӣ хориҷ кунем, сифат ҳар як модел чӣ мешавад?

Дар сурат бегона ҷангал ҳар як дарахт мустақилона сохта мешавад ва пешгӯии ниҳоӣ як миёна (регрессия) ё овоздиҳӣ (класификация) аз ҳама дарахтҳо мебошад. Агар аввалин дарахтро хориҷ кунем, сифати модел каме паст мешавад, аммо на ба таври назаррас, зеро 999 дарахтҳои дигар идома медиҳанд ва талафотро ҷуброн мекунанд.

Дар сурат бустинги градиентӣ, дарахтҳо пайдарпай сохта мешаванд, ҳар яке дар асоси хатоҳои гузашта омӯзиш меёбад. Аввалин дарахт як наздикшавии ибтидоӣ медиҳад. Агар аввалин дарахтро хориҷ кунем, тамоми пайдарпайӣ вайрон мешавад ва сифати модел хеле паст мешавад, зеро дарахтҳои баъдӣ наметавонанд хатоҳоро дуруст ҷуброн кунанд бидуни наздикшавии ибтидоӣ.

Натиҷа:

• Ҷангали тасодуфӣ: каме пастшавии сифати, модел боқӣ мемонад.
• Бустинги градиентӣ: пастшавии назаррас дар сифати, модел бе аввалин дарахт маънои худро гум мекунад.