ЯсноПонятно24

уменьшается.

При увеличении глубины дерева модель становится более сложной и способной к более точному предсказанию на обучающих данных. Однако, при этом увеличивается вероятность переобучения модели на обучающих данных и ухудшения ее обобщающей способности на новых данных. Это приводит к увеличению variance модели и уменьшению ее bias.

Таким образом, при увеличении глубины дерева решений модель становится менее устойчивой к изменениям в данных и более склонной к переобучению, что может привести к увеличению variance и уменьшению bias модели.