为了构建树集成模型，需要一种叫做有放回采样的技术。
以4个标记为演示，分别是红色、黄色、绿色和蓝色，用一个黑色的袋子把这四个标记的例子放进去，然后从这个袋子里有放回地抽取四次，抽出一个标记，结果是绿色的。有放回的意思是，在拿下一个标记之前，要把之前那个放回去，再次摇一摇，然后再拿一个，是黄色的，放回去，这就是有放回的部分，然后再来一次，是蓝色的，再放回去，再抽一次，又是蓝色的，所以抽到的顺序依次是绿色、黄色、蓝色和蓝色。抽到了两次蓝色，没有抽到一次红色。如果多次重复这个有放回的抽样程序，如果在做一次，可能会得到红色、黄色、红色和绿色或者绿色、绿色、蓝色和红色或者红色，蓝色、黄色和绿色。
注意：有放回抽样这一点非常关键，因为如果每次抽样后不把标记放回，如果从四个标记袋中抽出四个标记，总是会得到相同的四个标记，这就是为什么每次抽出标记后放回去很重要，以确保不会只得到相同的四个标记。
有放回抽样在构建树集成方法中的应用如下：我们将构建多个随机训练集，这些训练集与原始训练集略有不同，我们将采用10个猫和狗的例子，将这10个训练例子放入一个假想的袋子中，利用这个假想的袋子，我们将创建一个新的随机训练集，由十个与原始数据集大小相同的例子组成，这样做的方法是伸手进去，拿出一个随机的训练例子，假设已经拿到了这个训练例子，然后将它放回袋子里，然后再次随机拿出一个训练例子，如此反复，你拿到例子，然后再抽一次，再抽一次。注意到现在第五个训练例子和我们上面提到的第二个是相同的，但这没关系，在抽几次，我们得到另一个重复的例子，如此反复，只到最终得到10个训练例子，其中有例子是重复的，而且这个训练集并不包含原始的10个训练例子的全部。这没关系，这是带放回抽样过程的一部分。
带放回抽样的过程让你构造一个有点类似于一个新的训练集，但和最初的训练就又有很大的不同，这将是构建树集成的关键构件。
