Feature Randomization / Random Feature Selection
ランダムフォレストで各ノード分割時にp個の全変数からm個のみをランダムに選ぶ操作。m = √p(分類)または m = p/3(回帰)が典型値。木間の相関ρを下げ、アンサンブルの分散削減効果を高める。
「各分割でm個の変数をランダムに選ぶことで木の多様性を高める」
「mとρのトレードオフ関係」