Бустинг (англ. boosting посилення) композиційний метаалгоритм машинного навчання, застосовується, головним чином, зменшення зміщення (похибки оцінки), і навіть дисперсії у навчанні з учителем. Також визначається як сімейство алгоритмів машинного навчання, що перетворюють слабкі навчальні алгоритми на сильні.
Основна відмінність випадкового лісу і бегінга на деревах рішень полягає в тому, що в випадковому лісі вибирається випадкове підмножина ознак, і найкраща ознака для поділу вузла визначається з підвибори ознак, на відміну від бегінгаде всі функції розглядаються для поділу у вузлі.
Випадковий Ліс, це один із видів Беггінга. При Градієнтному Бустингу створюється також ансамбль. Але не обовязково ансамбль Вирішальних Дерев. Як оцінювачі можуть використовуватися, наприклад, Лінійні Регресори або інші прості методи машинного навчання.