Какая должна быть глубина дерева в Random Forest

Оптимальная глубина дерева зависит от данных, но обычно выбирается в диапазоне 5–15. Слишком большая глубина (например, max_depth=None) приводит к переобучению, а маленькая — к недообучению.

Рекомендации:

• Начните с max_depth=10 и настройте через кросс-валидацию.
• Используйте GridSearchCV для подбора:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'max_depth': [5, 10, 15, None]}
model = RandomForestClassifier()
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(grid_search.best_params_)

Для больших данных можно ограничить глубину (`max_depth=20–30`), но проверьте важность признаков — иногда деревья не нуждаются в большой глубине.