Warum wählt Randomforest Hyperparameter -Tuning max_depth = 5 aus, wenn ein tieferer Baum besser erscheint? ⇐ Python

[Anonymous]

Ich experimentiere mit einem zufälligen Verfaser und bemerkte etwas, das während der Hyperparameter -Abstimmung verwirrt ist. /> [*] Doch sowohl randomisierte und gridSearchCV wählen Sie max_depth = 5. (max_depth = 10) gibt eine bessere Validierungsleistung? Könnte dies mit der Bewertungsfunktion, der Kreuzvalidierung oder der Zufälligkeit im Randomforest zusammenhängen? /> < /ol>
Alle Erkenntnisse wären geschätzt! />

• Validierung R²: 0,871 < /li>
  Validierung RMSE: 0.356 < /li>
  < /ul>
  Bester Bestrafung Bester Modell < /strong>: < /p>
  {'n_estimators': 300, 'min_samples_split': 5, 'max_depth': 5} < /li>
  rmse auf Validierungssatz: 0.371 < /li>
  < /ul>
• Beste Parameter: {'max_depth': 5, 'min_samples_split': 5, 'n_estimators': 300}
• RMSE am Validierungssatz: 0.369