Алгоритмы случайного леса склонны к переобучению на зашумлённых данных, потому что они предвзяты в пользу признаков с большим количеством уровней. 45 Дерево будет сильнее подстраиваться именно под такие признаки, поскольку на них можно получить более высокое значение оптимизируемого функционала. 4

Также переобучение происходит, когда модель изучает шаблон, а также шум данных, на основе которых обучается модель. 2 В частности, модель улавливает закономерности, которые специфичны для наблюдений в обучающих данных, но не обобщаются на другие наблюдения. 2

Чтобы избежать переобучения, при использовании алгоритмов случайного леса рекомендуется настраивать гиперпараметры, например, максимальную глубину деревьев (maxdepth) и количество деревьев решений (nestimators). 23