Context: Sementara model XGBoost sering mencapai akurasi yang lebih tinggi daripada pohon keputusan tunggal, ia mengorbankan interpretasi intrinsik pohon keputusan. Misalnya, mengikuti jalan yang diambil pohon keputusan untuk membuat keputusannya adalah sepele dan jelas, tetapi mengikuti jalan ratusan atau ribuan pohon jauh lebih sulit. Untuk mencapai kinerja dan interpretasi, beberapa teknik kompresi model memungkinkan mengubah XGBoost menjadi pohon keputusan tunggal "lahir kembali" yang mendekati fungsi keputusan yang sama

Mengingat paragraf ini, apa keuntungan atau kerugian potensial dari menggunakan XGBoost versus pohon keputusan tunggal?

Salah satu keuntungan menggunakan XGBoost atas pohon keputusan tunggal adalah bahwa sering mencapai akurasi yang lebih tinggi. Salah satu kelemahan adalah bahwa ia mengorbankan interpretasi karena jauh lebih sulit untuk mengikuti jalan ratusan atau ribuan pohon.