则化（此参数在R codice_1软件包称为codice_2 ）。 通过忽略导致导致节点包含少于此训练集实例数量的节点的任何拆分，在树构建过程中使用它。 施加此限制有助于减少叶子预测的差异。 
惩罚树木的复杂性.用于梯度增强树的另一种有用的正则化技术是惩罚学习模型的模型复杂性。 模型复杂度可以定义为学习树中叶子的比例。 损失和模型复杂性的联合优化对应于后修剪算法，该算法可删除未能将损失降低阈值的分支。 其他种类的正规化，例如formula_83还可以添加对叶子值的惩罚以避免过度