iedman）观察到，通过这种修改，梯度增强的精度有了显着提高。 子样本大小是某个常数formula_78训练集的大小。 什么时候formula_79 ，该算法是确定性的，并且与上述算法相同。 较小的值formula_78将随机性引入算法中，并防止过度拟合，作为一种正则化 。 该算法也变得更快，因为回归树必须在每次迭代时都适合较小的数据集。 弗里德曼获得了formula_81在中小型训练集上可获得良好的结果。 因此， formula_78通常将其设置为0.5，这意味着训练集的一半用于构建每个基础学习者