Бэггинг похож на бустинг, но использует простое голосование вместо взвешенного, бутстрепинг объектов обучающей выборки вместо их перевзвешивания, независимое параллельное построение базовых алгоритмов вместо строго последовательного. По критерию качества бустинг, бэггинг и случайные леса, как правило, сопоставимы. Во многих приложениях базовые алгоритмы проще обучать на отдельных частях признакового пространства, называемых областями компетенции. Такие методы похожи на восстановление смеси распределений и используют ЕМ-подобные алгоритмы для поочерёдной оптимизации базовых алгоритмов и их областей компетенции.