Избират подмножество от признаците в отделните върхове на дървото или за цялото дърво?

В дърветата за вземане на решения изборът на подмножество от признаци обикновено се извършва във всеки отделен възел на дървото, а не за цялото дърво. При изграждането на дървото, във всеки възел, алгоритъмът избира най-добрия признак (или подмножество от признаци) за разделяне на данните, базирайки се на критерии за качество на разделянето (например, ентропия, индекс на Джини).

Този подход позволява на дървото да се адаптира към локалните особености на данните на различни нива и подобрява качеството на класификацията или регресията. Ако подмножество от признаци се избираше за цялото дърво наведнъж, това щеше да ограничи гъвкавостта на модела.

В някои алгоритми за ансамбли (например, случайни гори), във всеки възел допълнително се избира случайно подмножество от признаци за намиране на най-доброто разделяне, което помага да се намали корелацията между дърветата и да се увеличи обобщаващата способност.