Возможность фиксировать более сложные взаимосвязи в данных. www.geeksforgeeks.org При увеличении глубины резко возрастает качество как на обучении модели, так и на её тестировании. proglib.io
Недостатки:
Чрезмерно глубокие деревья могут привести к переобучению, когда модель запоминает обучающие данные вместо изучения общих шаблонов. www.geeksforgeeks.org
Модель может перегружать данные и улавливать шум, что приводит к снижению производительности при обработке тестовых данных. www.geeksforgeeks.org
Увеличение сложности модели: по мере увеличения глубины модель становится более сложной и в определённых случаях может привести к переопределению данных. www.geeksforgeeks.org
Таким образом, выбор глубины деревьев зависит от конкретной задачи и условий.
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.