Некоторые практические ограничения, влияющие на количество деревьев в случайном лесу:

• Ограничения по времени работы ансамбля. 1 Случайный лес можно строить и применять параллельно, что сокращает время работы, если есть несколько процессоров. 1 Но процессоров, скорее всего, всё же сильно меньше числа деревьев, а сами деревья обычно глубокие. 1 Поэтому на большом числе деревьев Random Forest может работать дольше желаемого, и количество деревьев можно сократить, немного пожертвовав качеством. 1
• Переобучение модели. 2 При большом увеличении количества деревьев качество на обучающей выборке может даже доходить до 100%, в то время как качество на тесте выходит на асимптоту, что сигнализирует о переобучении модели. 2 Чтобы избежать этого, нужно зафиксировать момент, когда качество теста ещё не становится стабильно-неизменным. 2
• Проблемы с высокоразмерными данными. 4 При большом количестве признаков метод может становиться менее эффективным. 4 Это связано с тем, что случайный выбор признаков на каждом узле может привести к тому, что некоторые важные признаки будут игнорироваться. 4