Porque un Random Forest solo usa árboles de profundidad 1.

Porque al entrenar muchos árboles independientes con muestras aleatorias y promediar sus resultados, los errores individuales (ruido memorizado) se cancelan entre sí.

Porque convierte el problema de clasificación en un problema de regresión lineal.

Porque fuerza a los árboles a borrar todas las variables proxy del dataset.