随机森林如何计算scikit-learn中的袋外错误？

Question

1. scikit-learn是否基于每棵树的准确性计算oob误差，然后将它们平均化？
2. 还是scikit-learn首先执行一些查找，然后计算this帖子中提到的 real 泛化误差？
3. 如果oob_score（如RandomForestClassifier和BaggingClassifier中的）处于打开状态，随机森林是否仍使用软投票（默认选项）来形成预测规则？我之所以这样问是因为，如果预测是基于软投票，但oob错误是基于硬投票（而不是基于概率），那么它是不一致的恕我直言。