Для каждого дерева только часть данных выбирается для построения дерева, т.е. обучения.Остальные образцы - это образцы из пакета.Эти образцы из пакета могут быть использованы непосредственно во время обучения для вычисления точности теста.Если вы активируете опцию, будут вычислены «oob_score_» и «oob_prediction_».
Модель обучения не изменится, если вы активируете или не включите эту опцию.Очевидно, что из-за случайной природы RF модель не будет точно такой же, если вы примените ее дважды, но она не имеет ничего общего с опцией "oob_score".К сожалению, опция scikit-learn не позволяет вам установить коэффициент OOB, то есть процент выборок, используемых для построения дерева.Это имеет место в другой библиотеке (например, C ++ Shark http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/rest_sources/tutorials/algorithms/rf.html).