Ağaçtaki bireysel düğümlerde mi yoksa tüm ağaç için mi özellik altkümesi seçerler?

Karar ağaçlarında, özelliklerin alt kümesinin seçimi genellikle ağacın her bir düğümünde gerçekleşir ve tüm ağaç için değil. Ağacı oluştururken, her düğümde algoritma, bölünme kriterlerine (örneğin, entropi, Gini indeksi) dayanarak veriyi bölmek için en iyi özelliği (veya özellikler alt kümesini) seçer.

Bu yaklaşım, ağacın farklı seviyelerdeki yerel veri özelliklerine uyum sağlamasına olanak tanır ve sınıflandırma veya regresyon kalitesini artırır. Eğer tüm ağaç için bir alt küme özellik hemen seçilseydi, bu modelin esnekliğini sınırlandırırdı.

Bazı topluluk algoritmalarında (örneğin, rastgele ormanlar), her düğümde ek olarak rastgele bir özellik alt kümesi seçilir ve en iyi bölünmeyi bulmak için kullanılır, bu da ağaçlar arasındaki korelasyonu azaltmaya ve genelleme yeteneğini artırmaya yardımcı olur.