არჩევენ თუ არა თვისებების ქვედანაყოფს ცალკეულ ტოტებში ან მთელი ხისათვის?

დარჩევის ხეებში, თვისებების ქვეგანყოფილების არჩევა ჩვეულებრივ ხდება თითოეულ ცალკეულ ნოდში (ნოდში) ხის, არა მთელ ხისთვის. ხის აშენებისას, თითოეულ ნოდში, ალგორითმი არჩევს საუკეთესო თვისებას (ან თვისებების ქვეგანყოფილებას) მონაცემების განყოფილებისთვის, დაფუძნებული ხარისხის კრიტერიუმებზე (მაგალითად, ენტროპია, ჯინიუ ინდექსი).

ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს ხეს ადაპტირდეს მონაცემების ადგილობრივ თვისებებზე სხვადასხვა დონეზე და აუმჯობესებს კლასიფიკაციის ან რეგრესიის ხარისხს. თუ მთელ ხეს ერთდროულად აირჩევდა თვისებების ქვეგანყოფილებას, ეს შეზღუდავდა მოდელის მოქნილობას.

ზოგიერთ ანსამბლ ალგორითმში (მაგალითად, შემთხვევითი ტყეები), თითოეულ ნოდში დამატებით შემთხვევით აირჩევა თვისებების ქვეგანყოფილება საუკეთესო განყოფილებისთვის, რაც ეხმარება ხეების შორის კოორდინაციის შემცირებას და საერთო შესაძლებლობის გაზრდას.