Почему алгоритмы случайного леса склонны к переобучению на зашумленных данных?

Алгоритмы случайного леса склонны к переобучению на зашумлённых данных, потому что они предвзяты в пользу признаков с большим количеством уровней. www.mql5.com notebooks.githubusercontent.com Дерево будет сильнее подстраиваться именно под такие признаки, поскольку на них можно получить более высокое значение оптимизируемого функционала. www.mql5.com

Также переобучение происходит, когда модель изучает шаблон, а также шум данных, на основе которых обучается модель. www.geeksforgeeks.org В частности, модель улавливает закономерности, которые специфичны для наблюдений в обучающих данных, но не обобщаются на другие наблюдения. www.geeksforgeeks.org

Чтобы избежать переобучения, при использовании алгоритмов случайного леса рекомендуется настраивать гиперпараметры, например, максимальную глубину деревьев (maxdepth) и количество деревьев решений (nestimators). www.geeksforgeeks.org proglib.io