Как известно, алгоритм машинного обучения "Случайный лес" (Random forest) основывается на принципе бэггинга, то есть на усреднении предсказания нескольких независимых моделей. Но что, если у нас только одна обучающая выборка? Каким образом в данном случае мы получим независимые модели? И почему на практике это не приводит к проблемам?