提升法（Boosting）是一种集成学习技术，可以通过结合多个弱学习器来提高模型的整体性能。以下是对Boosting与各选项方法结合的分析：

A: **决策树**
- **可用性：高**
- Boosting最常用的弱学习器之一是决策树，尤其是浅层决策树（又称为决策树桩）。例如，AdaBoost和Gradient Boosting都常以决策树为基础学习器。

B: **神经网络**
- **可用性：中等**
- 虽然提升法主要应用于决策树，但理论上可以结合简单神经网络作为弱学习器。不过，实践中较少见，因神经网络自身已是强大的学习器。

C: **贝式分类法**
- **可用性：低**
- 贝式分类通常不与提升法直接结合，因为贝式分类器假设特征独立，这一性质不易在Boosting框架中获益。

D: **罗吉斯回归**
- **可用性：中等**
- 虽然提升法可以在算法层面与罗吉斯回归结合，但实践中较少见，因为罗吉斯回归主要用于线性模型，而Boosting通常结合非线性模型以增加灵活性。

综上所述，正确答案是：**A: 决策树**。