main idea:
在使用bootstrap生成gi的训练集时，会有一部分数据没有被选中，使用这一部分数据（OOB）进行validation。
1.数据没有被选中的概率
假设训练集大小为N，使用bootstrap生成N’（假设N’=N）条数据用于gi的训练（有放回抽样），则某条特定数据没有被选中的概率为：
当N很大（趋于无穷）时，大约有1/3的数据没有被选中：
称这些没有被选中的数据为OOB（out of bag）
2.使用OOB进行validation
a. 在每一条记录上做validation
黄色标注数据(Xn,yn)，由于没有被用于训练g2，g3，gT，所以可以用于做这些小g的validation
b. 汇总
