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