র্যান্ডম ফরেস্ট-এর নাম সাধারণ ব্যাগিং-এর বাইরে র্যান্ডমনেস-এর দ্বিতীয় স্তর নির্দেশ করে। যদিও ব্যাগিং অনেক গাছ গড়ে ভেরিয়েন্স কমায়, ব্রেইমান-এর ২০০১ সালের ডিজাইন প্রতিটি বিভাজনে ফিচার সাবস্যাম্পলিং যোগ করে, প্রতিটি গাছকে ফিচারের একটি র্যান্ডম উপসেট-এ সীমাবদ্ধ করে। এই অতিরিক্ত র্যান্ডমনেস গাছের মধ্যে পারস্পরিক ত্রুটি লক্ষ্য করে, যা শুধু গড় দিয়ে সম্পূর্ণরূপে দূর করা সম্ভব নয়। নিবন্ধটি ব্যাখ্যা করে যে গাছের পূর্বাভাসের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যাগিং-এর পারফরম্যান্সের জন্য একটি সীমা তৈরি করে, এবং ফিচার সাবস্যাম্পলিং গাণিতিকভাবে এই বাধা ভাঙে। গাছ-থেকে-গাছের পারস্পরিক সম্পর্ক কমিয়ে, র্যান্ডম ফরেস্ট সামগ্রিক ভেরিয়েন্স কম এবং আরও ভালো পূর্বাভাস ক্ষমতা অর্জন করে। নিবন্ধটি বায়াস-ভেরিয়েন্স ডিকম্পোজিশন পুনরায় দেখে, ব্যাগিং ভেরিয়েন্স কমায় কিন্তু বায়াস কমায় না তা জোর দেয়, এবং কেন র্যান্ডম ফরেস্ট-এর র্যান্ডম ফিচার সিলেকশন সর্বোত্তম এনসেম্বল পারফরম্যান্সের জন্য অপরিহার্য তা রেখাঁকিত করে।

গাণিতিক কোর দেখায় কীভাবে পারস্পরিক ত্রুটি ব্যাগিং-এর ভেরিয়েন্স কমানোকে সীমাবদ্ধ করে, এবং পরীক্ষা যাচাই করে যে ফিচার সাবস্যাম্পলিং নিঃসন্দেহে পারস্পরিক সম্পর্ক কমায়, ফলে মডেলের নির্ভুলতা বাড়ে। এই অন্তর্দৃষ্টি র্যান্ডম ফরেস্টকে একটি নির্দিষ্ট সমস্যার একটি সুন্দর সমাধান হিসেবে প্রকাশ করে: পারস্পরিক ত্রুটি যা গড় দিয়ে সম্পূর্ণরূপে সমাধান করা যায় না।