Как признаки выбираются в Random Forest?

В Random Forest признаки выбираются случайным образом на каждом узле дерева при поиске лучшего разбиения. Конкретно, для каждого узла случайно выбирается подмножество признаков (обычно размер подмножества — квадратный корень из общего числа признаков для задач классификации), и среди них выбирается признак, дающий наилучшее разделение данных по критерию (например, по уменьшению энтропии или индекса Джини). Это случайное подвыборка признаков помогает уменьшить корреляцию между деревьями и повысить обобщающую способность модели.