在SciKit-Learn随机森林分类器的文档中，指出：
子样本大小始终与原始输入样本大小相同，但是如果bootstrap = True（默认值），则将替换绘制样本。
我不明白的是，如果样本量始终与输入样本量相同，那么我们如何谈论随机选择。这里没有选择，因为我们在每次训练中都使用所有（自然是相同的）样本。
我在这里想念什么吗？
我相信这部分文档可以回答您的问题
在随机森林中（请参阅RandomForestClassifier和RandomForestRegressor类），集合中的每棵树都是根据训练集中的替换样本（即引导样本）构建的。另外，在树的构造过程中拆分节点时，选择的拆分不再是所有要素中的最佳拆分。取而代之的是，选取的分割是要素的随机子集中的最佳分割。由于这种随机性，森林的偏见通常会略有增加（相对于单个非随机树的偏见），但是由于求平均值，其方差也会减少，通常大于补偿偏见的增加，因此产生了一个整体更好的模型。
理解的关键在于“替换后抽取的样本”。这意味着每个实例可以绘制一次以上。这反过来意味着，火车集合中的某些实例多次出现，而某些实例根本不存在（袋外）。这些对于不同的树是不同的
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