Selectează un subset de caracteristici în nodurile individuale ale copacului sau pentru întregul copac?

În arborii de decizie, selecția unui subset de caracteristici are loc de obicei în fiecare nod al arborelui, și nu pentru întregul arbore. La construirea arborelui, în fiecare nod, algoritmul alege cea mai bună caracteristică (sau subset de caracteristici) pentru a diviza datele, bazându-se pe criterii de calitate a diviziunii (de exemplu, entropie, indicele Gini).

Această abordare permite arborelui să se adapteze la caracteristicile locale ale datelor la diferite niveluri și îmbunătățește calitatea clasificării sau regresiei. Dacă s-ar alege un subset de caracteristici pentru întregul arbore deodată, acest lucru ar limita flexibilitatea modelului.

În unele algoritmi de ansamblu (de exemplu, pădurile aleatoare), în fiecare nod se selectează suplimentar un subset aleatoriu de caracteristici pentru a căuta cea mai bună diviziune, ceea ce ajută la reducerea corelației dintre arbori și la creșterea capacității de generalizare.