ランダムフォレスト（Random Forest）のメカニズムに関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
ブートストラップサンプリングで作成した複数の部分データに対し、各ノードの分割時にランダムに選ばれた一部の特徴量候補の中から最良の分割を探索して決定木群を構築する。
イ
1本の決定木を深く成長させ、剪定（プルーニング）を極限まで繰り返すことで汎化性能を高める。
ウ
OOB（Out-of-Bag）データとは、ブートストラップサンプリング時に重複して複数回抽出されたデータのことを指す。
エ
特徴量の重要度（Feature Importance）を算出することは不可能であり、完全なブラックボックスモデルである。