Wählen sie eine Teilmenge der Merkmale in den einzelnen Knoten des Baumes oder für den gesamten Baum aus?

In Entscheidungsbäumen erfolgt die Auswahl einer Teilmenge von Merkmalen in der Regel an jedem einzelnen Knoten des Baumes und nicht für den gesamten Baum. Beim Aufbau des Baumes wählt der Algorithmus an jedem Knoten das beste Merkmal (oder die beste Teilmenge von Merkmalen) zur Datenaufteilung basierend auf Qualitätskriterien wie Entropie oder Gini-Index.

Dieser Ansatz ermöglicht es dem Baum, sich an lokale Datenmerkmale auf verschiedenen Ebenen anzupassen und verbessert die Qualität der Klassifikation oder Regression. Wenn eine Teilmenge von Merkmalen für den gesamten Baum auf einmal gewählt würde, würde dies die Flexibilität des Modells einschränken.

In einigen Ensemble-Algorithmen (z.B. Random Forests) wird an jedem Knoten zusätzlich eine zufällige Teilmenge von Merkmalen ausgewählt, um die beste Aufteilung zu finden, was hilft, die Korrelation zwischen den Bäumen zu verringern und die Generalisierungsfähigkeit zu erhöhen.