sklearn中的随机回归器

Question

我有个问题要问RandomForestRegressor在{}中。它是关于max_features参数的。我的理解正确吗？当一个人使用max_features='auto'时，每次分割都会考虑所有功能？也就是说，如果将sklearn中的BaggingRegressor与基估计量=DecisionTreeRegressor一起使用，则产生相同的结果

与这种解释相反的是文档中的一句话：“特征总是在每次分割时随机排列。因此，即使使用相同的训练数据，找到的最佳分割也可能不同，max_features=n_features，bootstrap=False，…”那么这句话是什么意思

谢谢你的帮助