Контроль глубины деревьев в случайном лесу важен, потому что более глубокие деревья могут фиксировать более сложные взаимосвязи в данных. 5 При увеличении глубины резко возрастает качество как на обучении модели, так и на её тестировании. 1

Однако чрезмерно глубокие деревья могут привести к переобучению, когда модель запоминает обучающие данные вместо изучения общих шаблонов. 5 Неглубокие деревья рекомендуется использовать в задачах со значительным количеством шумовых объектов (выбросов). 1

Также чем меньше максимальная глубина, тем быстрее строится и работает алгоритм случайного дерева. 1

Таким образом, выбор глубины деревьев зависит от конкретной задачи и условий. Например, если есть возможность и время для построения глубоких деревьев, то рекомендуется использовать максимальное значение параметра максимальной глубины (max_depth). 1