Какой должна быть глубина деревьев решений в ансамблях?
Конкретное число назвать нельзя, но есть некоторые наблюдения.
🌲 Random Forest (Случайный лес). Тут можно использовать относительно глубокие деревья, так как метод предполагает уменьшение разброса за счёт усреднения отдельных ответов деревьев. А вот смещение у каждого дерева должно быть маленьким.
🌲 Gradient Boosting (Градиентный бустинг). Здесь, как правило, применяются менее глубокие деревья (например, с глубиной 3). Это помогает снизить риск переобучения.
В целом, оптимальная глубина часто определяется экспериментально. Можно использовать инструменты для перебора параметров, например, GridSearchCV.
Конкретное число назвать нельзя, но есть некоторые наблюдения.
🌲 Random Forest (Случайный лес). Тут можно использовать относительно глубокие деревья, так как метод предполагает уменьшение разброса за счёт усреднения отдельных ответов деревьев. А вот смещение у каждого дерева должно быть маленьким.
🌲 Gradient Boosting (Градиентный бустинг). Здесь, как правило, применяются менее глубокие деревья (например, с глубиной 3). Это помогает снизить риск переобучения.
В целом, оптимальная глубина часто определяется экспериментально. Можно использовать инструменты для перебора параметров, например, GridSearchCV.