Какие деревья предпочтительнее для Random Forest

В Random Forest обычно используют деревья решений с небольшим ограничением глубины (max_depth) или минимальным количеством образцов в листе (min_samples_leaf). Это предотвращает переобучение и ускоряет обучение.

Почему не глубокие деревья?

• Слишком глубокие деревья переобучаются
• Увеличивается время обучения
• Снижается разнообразие ансамбля

Пример настройки в sklearn:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100,
    max_depth=10,  # или None для неограниченной глубины
    min_samples_leaf=5,
    random_state=42
)

Часто лучше использовать деревья с умеренной глубиной (например, 5-15 уровней) или ограничить min_samples_leaf (3-10).