Max_feature 是每次做出拆分决策时要考虑的特征数。假设您的数据维度为 50，max_feature 为 10，每次需要查找拆分时，您随机选择 10 个特征并使用它们来决定这 10 个特征中的哪一个是最好使用的特征。当您转到下一个节点时，您将随机选择另外 10 个，依此类推。

该机制用于控制过拟合。事实上，它类似于随机森林中使用的技术，除了在随机森林中，我们也从数据中采样开始，并生成多棵树。

因此，即使您将数字设置为 10，如果深入，您最终将使用所有功能，但每次您将设置限制为 10。

如果你比较决策树和随机森林中最大特征的定义，你会发现它们是一样的。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html