Aumenta a variabilidade do modelo.

Reduz a variância do modelo ao treinar múltiplos modelos em subconjuntos de dados.

Melhora a acurácia ao combinar múltiplas variáveis.

Reduz a complexidade do modelo usando apenas uma árvore de decisão.

Aumenta a precisão do modelo em grandes bases de dados.