huiguo_的博客

总而言之，max_features 参数的取值越小，模型越倾向于选择少量的特征，减少特征之间的冗余性，从而提高模型的泛化能力。而当 max_features 参数取值增加时，模型更倾向于利用更多的特征信息，这可能会提高模型的拟合能力，但也可能增加过拟合的风险。如果n_features=5，n_informative=3，则生成的数据集中会有5个自变量，其中有3个是与因变量相关的有用自变量，而另外2个则是与因变量不相关的无用自变量。分裂节点：根据选择的最优特征，将当前节点的样本分为不同的子集。

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