Bir gradient boosting ve 1000 ağaçlı rastgele orman modellerinde ilk inşa edilen ağacı kaldırırsak, her modelin kalitesi ne olur?

Rastgele Orman durumunda, her ağaç bağımsız olarak inşa edilir ve nihai tahmin, tüm ağaçların ortalaması (regresyon) veya oylaması (sınıflandırma) ile yapılır. İlk ağaç kaldırılırsa, modelin kalitesi biraz düşer, ancak önemli ölçüde değil, çünkü diğer 999 ağaç çalışmaya devam eder ve kaybı telafi eder.

Gradyan artırma durumunda, ağaçlar sıralı olarak inşa edilir, her biri önceki hatalar üzerinde eğitilir. İlk ağaç başlangıç tahminini sağlar. İlk ağaç kaldırılırsa, tüm sıra bozulur ve modelin kalitesi ciddi şekilde kötüleşir, çünkü sonraki ağaçlar başlangıç tahmini olmadan hatayı doğru şekilde telafi edemez.

Sonuç:

• Rastgele Orman: küçük bir kalite düşüşü, model çalışmaya devam eder.
• Gradyan Artırma: önemli bir kalite kaybı, model ilk ağaç olmadan anlamını yitirir.