Преимущества глубоких деревьев в случайном лесу:

• Возможность фиксировать более сложные взаимосвязи в данных. 4 При увеличении глубины резко возрастает качество как на обучении модели, так и на её тестировании. 2

Недостатки:

• Чрезмерно глубокие деревья могут привести к переобучению, когда модель запоминает обучающие данные вместо изучения общих шаблонов. 4
• Модель может перегружать данные и улавливать шум, что приводит к снижению производительности при обработке тестовых данных. 4
• Увеличение сложности модели: по мере увеличения глубины модель становится более сложной и в определённых случаях может привести к переопределению данных. 4

Таким образом, выбор глубины деревьев зависит от конкретной задачи и условий.