부트스트랩 OOB 분할

49번 Shuffle-Split 은 "중복 없이 랜덤 분할" 이었죠. 부트스트랩 은 복원 추출(with replacement) 로 훈련셋을 만듭니다 — 같은 샘플이 여러 번 등장할 수 있어요:

1. N 개 인덱스에서 복원 추출로 N 번 뽑아 훈련셋 인덱스 생성 (중복 가능).
2. 한 번도 안 뽑힌 인덱스 = OOB (Out-Of-Bag) → 자동 validation 셋.

왜 유용?

• 통계적 추정량의 분산 · 신뢰구간 계산 (bootstrap statistics)
• 랜덤포레스트 의 OOB 에러 계산 기반 (각 tree 가 bootstrap 샘플로 학습)
• 충분히 큰 N 에서 OOB 비율은 대략 $e^{-1} \approx 36.8\%$.

과제

함수 bootstrap_split(n, n_iter, seed) 를 완성하세요.

• 반환: [(train_idx, oob_idx), ...] (n_iter 개).
• train_idx 는 복원 추출 → 길이 n (중복 허용).
• oob_idx 는 훈련셋에 없는 인덱스들.

테스트 케이스