この段落を踏まえて、XGBoostを使用する利点と欠点は何でしょうか？
XGBoostモデルは、単一の決定木よりも高い精度を達成することが多いが、決定木の本質的な解釈可能性を犠牲にしている。  例えば、決定木がその決定を行うために取る経路を追うことは些細なことであり、自明であるが、数百、数千の木の経路を追うことははるかに困難である。性能と解釈可能性の両方を達成するために、いくつかのモデル圧縮技術により、XGBoostを同じ決定関数を近似する単一の「生まれ変わった」決定木に変換することができる。
単一の決定木よりもXGBoostを使用する利点の1つは、高い精度を頻繁に達成できることである。不利な点としては、何百、何千もの木の経路をたどることがより難しくなるため、解釈性が犠牲になることである。