最近的一次面试经历中，有被问到过随机森林为什么要用有放回的随机采样。平时的自己确实没有去仔细想过这些问题，所以最终惨淡而归。
好了，回到正题吧，随机森林是可以降低模型的方差，这里借鉴了下其它同学的回答，记录一下。
1. 如果不放回抽样，那么每棵树用的样本完全不同，基学习器之间的相似性小，投票结果差，模型偏差大；
2. 如果不抽样，那么基学习器用所有样本训练，基学习器太相似差异性太小，模型的泛化性就很差；
3. 为什么不随机抽样？这里自助采样可以产生一部分袋外样本，可以用来做袋外估计；另外自助采样一定程度上改变了每个基学习器所用数据的样本分布，一定程度上引入了噪音，增加了模型的泛化能力。
原文：https://www.cnblogs.com/MaiYatang/p/12094856.html