Come vengono selezionate la caratteristiche in Random Forest?

In Random Forest, le caratteristiche vengono selezionate casualmente in ogni nodo dell'albero durante la ricerca della migliore divisione. Specificamente, per ogni nodo, viene selezionato casualmente un sottoinsieme di caratteristiche (di solito la dimensione del sottoinsieme è la radice quadrata del numero totale di caratteristiche per i compiti di classificazione), e tra queste si sceglie la caratteristica che offre la migliore separazione dei dati secondo un criterio (ad esempio, riduzione dell'entropia o indice di Gini). Questo campionamento casuale di caratteristiche aiuta a ridurre la correlazione tra gli alberi e a migliorare la capacità di generalizzazione del modello.