¿Cómo se seleccionan las características en Random Forest?

En Random Forest, las características se seleccionan aleatoriamente en cada nodo del árbol al buscar la mejor división. Específicamente, para cada nodo se selecciona aleatoriamente un subconjunto de características (generalmente el tamaño del subconjunto es la raíz cuadrada del número total de características para tareas de clasificación), y entre ellas se elige la característica que proporciona la mejor separación de los datos según un criterio (por ejemplo, reducción de la entropía o índice de Gini). Este muestreo aleatorio de características ayuda a reducir la correlación entre los árboles y a mejorar la capacidad de generalización del modelo.