Como são selecionadas as características no Random Forest?

Na Floresta Aleatória, as características são selecionadas aleatoriamente em cada nó da árvore ao procurar a melhor divisão. Especificamente, para cada nó, um subconjunto de características é selecionado aleatoriamente (geralmente o tamanho do subconjunto é a raiz quadrada do número total de características para tarefas de classificação), e entre elas, a característica que fornece a melhor separação dos dados de acordo com um critério (por exemplo, redução de entropia ou índice de Gini) é escolhida. Essa amostragem aleatória de características ajuda a reduzir a correlação entre as árvores e a melhorar a capacidade de generalização do modelo.