Grid Search kann helfen, die optimale Baumtiefe zu finden, indem systematisch verschiedene Werte ausprobiert und die Leistung des Modells bewertet wird.

Eine zu geringe Baumtiefe führt zu Overfitting, da der Baum die Trainingsdaten zu genau lernt.

Eine geeignete Baumtiefe ermöglicht dem Modell, die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen und gut auf neuen Daten zu generalisieren.