1. Бэггинг - ансамблевый метод, при котором несколько моделей обучаются на разных бутстреп-выборках, сформированных из исходных данных. После обучения их прогнозы агрегируются. Такой подход позволяет уменьшать вариативность нестабильных алгоритмов. Бутстреп-выборки обеспечивают различия между обучающими данными отдельных моделей.

2. Случайный лес использует принцип бэггинга, но дополнительно выбирает случайное подмножество признаков при поиске разбиения в деревьях. Это создаёт дополнительное разнообразие между деревьями ансамбля. В обычном бэггинге различия между моделями возникают прежде всего за счёт обучения на разных бутстреп-выборках.

3. При классификации прогнозы деревьев объединяются с помощью голосования. Например, прогнозы пяти деревьев [1, 1, 0, 1, 0] дают итоговый класс 1. Агрегирование помогает уменьшать вариативность результатов. При этом усреднение сильно коррелированных деревьев приносит меньший выигрыш, чем объединение разнообразных моделей.

4. OOB-оценка (out-of-bag) использует обучающие наблюдения, которые не попали в бутстреп-выборку конкретного дерева. Такие наблюдения позволяют получить дополнительную оценку качества ансамбля. Однако OOB-оценка не заменяет независимый финальный тест, поскольку итоговое качество необходимо проверять на наблюдениях, отражающих реальные условия применения модели.

5. При оценке случайного леса необходимо учитывать корреляцию деревьев, поскольку сильно похожие модели дают меньший выигрыш от агрегирования. Важность признаков используется для интерпретации модели, но её результаты необходимо рассматривать с учётом особенностей данных. Также следует учитывать размер выборки, шум измерений, возможный сдвиг распределения, сложность модели и вычислительные ресурсы. Гиперпараметры выбираются на валидационных данных, а итоговое качество проверяется на независимой тестовой выборке.