Градиентный бустинг: почему слишком много деревьев ухудшает модель

🔸 Переобучение (overfitting) — каждое новое дерево минимизирует ошибку, но если деревьев слишком много, модель начинает подстраиваться под шум данных, теряя обобщающую способность.

🔸 Снижение прироста качества — на первых итерациях каждое дерево значительно улучшает предсказания. Однако после определенного количества итераций добавление новых деревьев практически не влияет на качество.

🔸 Рост вычислительной сложности — больше деревьев → выше время инференса и потребление памяти.