Comment les caractéristiques sont-elles sélectionnées dans Random Forest?

Dans la forêt aléatoire, les caractéristiques sont sélectionnées aléatoirement à chaque nœud de l'arbre lors de la recherche de la meilleure division. Plus précisément, pour chaque nœud, un sous-ensemble de caractéristiques est sélectionné aléatoirement (généralement la taille du sous-ensemble est la racine carrée du nombre total de caractéristiques pour les tâches de classification), et parmi elles, la caractéristique qui offre la meilleure séparation des données selon un critère (par exemple, réduction de l'entropie ou indice de Gini) est choisie. Cet échantillonnage aléatoire de caractéristiques aide à réduire la corrélation entre les arbres et à améliorer la capacité de généralisation du modèle.