З огляду на цей параграф, які потенційні переваги або недоліки використання XGBoost порівняно з єдиним деревом рішення?
Хоча модель XGBoost часто досягає більшої точності, ніж одне рішення дерева, вона жертвує внутрішньою інтерпретабельністю дерев рішення. Наприклад, слідувати шляху, який приймає дерево рішень, щоб прийняти своє рішення, є тривіальним і самовираженим, але слідувати шляхам сотень або тисяч дерев набагато складніше. Для досягнення як продуктивності, так і інтерпретабельності, деякі методи компресії моделей дозволяють перетворити XGBoost в одне «народжене знову» рішення, яке наближається до тієї ж функції прийняття рішень.
Однією з переваг використання XGBoost над одним деревом рішень є те, що він часто досягає більшої точності. Одним з недоліків є те, що він жертвує інтерпретабельністю, тому що набагато складніше слідувати шляху сотень або тисяч дерев.