En esencia, el bootstrap es un muestreo aleatorio con reemplazo de los datos de entrenamiento disponibles. El bagging (= agregación bootstrap) consiste en realizarlo muchas veces y entrenar un estimador para cada conjunto de datos bootstrap. Está disponible en modAL tanto para el modelo base de ActiveLearner como para el modelo del Comité.