Wie werden Merkmale im Random Forest ausgewählt?

Im Random Forest werden die Merkmale bei jedem Knoten des Baumes zufällig ausgewählt, um die beste Aufteilung zu finden. Konkret wird für jeden Knoten eine Teilmenge der Merkmale zufällig ausgewählt (in der Regel ist die Größe der Teilmenge die Quadratwurzel der Gesamtzahl der Merkmale für Klassifikationsaufgaben), und unter ihnen wird das Merkmal ausgewählt, das die beste Trennung der Daten nach einem Kriterium (z.B. Reduzierung der Entropie oder Gini-Index) bietet. Diese zufällige Merkmalsauswahl hilft, die Korrelationen zwischen den Bäumen zu verringern und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu erhöhen.