Что делаем с данными, чтобы получить отличие между моделями в bagging?

В bagging (bootstrap aggregating) для получения различий между моделями используется метод бутстрэп-выборки: из исходного обучающего набора случайным образом с возвращением формируются несколько подвыборок. Каждая модель обучается на своей уникальной подвыборке, что приводит к разнообразию моделей за счёт различий в данных. Это уменьшает переобучение и повышает устойчивость ансамбля.