Vyberajú podmnožinu vlastností v jednotlivých uzloch stromu alebo pre celý strom?

V rozhodovacích stromoch sa výber podmnožiny znakov zvyčajne vykonáva v každom jednotlivom uzle stromu, a nie pre celý strom. Pri stavbe stromu algoritmus v každom uzle vyberá najlepší znak (alebo podmnožinu znakov) na rozdelenie dát, na základe kritérií kvality rozdelenia (napríklad entropia, Giniho index).

Tento prístup umožňuje stromu prispôsobiť sa lokálnym vlastnostiam dát na rôznych úrovniach a zlepšuje kvalitu klasifikácie alebo regresie. Ak by sa podmnožina znakov vyberala pre celý strom naraz, obmedzovalo by to flexibilitu modelu.

V niektorých algoritmoch ansámblov (napríklad náhodné lesy) sa v každom uzle dodatočne náhodne vyberá podmnožina znakov na nájdenie najlepšieho rozdelenia, čo pomáha znížiť koreláciu medzi stromami a zvýšiť schopnosť generalizácie.