На каком этапе выбираются случайные признаки в случайном лесу: на каждом разбиении или для всего дерева?

В алгоритме случайного леса случайный выбор признаков происходит на каждом разбиении (узле) дерева, а не один раз для всего дерева.

Это значит, что при построении каждого узла дерева из всего множества признаков случайным образом выбирается подмножество признаков, и из них выбирается лучший для разбиения. Такой подход увеличивает разнообразие деревьев в лесу, снижая корреляцию между ними и улучшая обобщающую способность модели.

Если бы признаки выбирались один раз для всего дерева, то все разбиения внутри этого дерева были бы ограничены одним и тем же подмножеством признаков, что снизило бы разнообразие и эффективность ансамбля.