Cum sunt alese caracteristicile în Random Forest?

În Random Forest, caracteristicile sunt selectate aleatoriu la fiecare nod al arborelui în timpul căutării celei mai bune diviziuni. În mod specific, pentru fiecare nod, se selectează aleatoriu un subset de caracteristici (de obicei, dimensiunea subsetului este rădăcina pătrată a numărului total de caracteristici pentru sarcinile de clasificare), iar dintre acestea se alege caracteristica care oferă cea mai bună separare a datelor după un criteriu (de exemplu, reducerea entropiei sau indicele Gini). Această eșantionare aleatorie a caracteristicilor ajută la reducerea corelației dintre arbori și la creșterea capacității de generalizare a modelului.