Eine Ensemble-Technik im Machine Learning, bei der mehrere Modelle parallel auf verschiedenen zufälligen Teilmengen (Bootstrap-Samples) der Trainingsdaten trainiert werden, um Varianz zu reduzieren und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern (Basis für Random Forests).