Композиционные методы машинного обучения дают положительный конструктивный ответ на вопрос, возможно ли из большого числа ненадёжных алгоритмов построить один надёжный. Алгоритм AdaBoost строит последовательность алгоритмов так, чтобы каждый следующий стремился исправлять ошибки предыдущих. В AdaBoost используется экспоненциальная аппроксимация пороговой функции потерь и дискретно-значные базовые классификаторы. Градиентный бустинг обобщает эту идею и позволяет использовать произвольную функцию потерь и вещественно-значные базовые алгоритмы. С помощью градиентного бустинга можно решать задачи регрессии и ранжирования. Алгоритмы MatrixNet и CatBoost, разработанные в Яндексе, представляют собой градиентный бустинг над решающими деревьями специального вида.