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拟合 。 
用法.梯度提升可以用于学习排名 。 商业网络搜索引擎Yahoo和Yandex 在其机器学习的排名引擎中使用了梯度增强的变体。 
名字.该方法有多种名称。 弗里德曼（Friedman）将他的回归技术称为“梯度提升机”（GBM）。 梅森，巴克斯特等。将广义的算法抽象类描述为“功能梯度提升”