Nachfolgend sind die üblichen Einschränkungen der Boosting-Modi aufgeführt:
Anfälligkeit für Ausreißerdaten
Boosting-Modelle sind anfällig für Ausreißer oder Datenwerte, die sich vom Rest des Datensatzes unterscheiden. Da jedes Modell versucht, die Fehler des Vorgängermodells zu korrigieren, können Ausreißer die Ergebnisse erheblich verfälschen.
Umsetzung in Echtzeit
Sie könnten es auch als schwierig empfinden, Boosting für die Echtzeit-Implementierung zu verwenden, da der Algorithmus komplexer ist als andere Vorgänge. Boosting-Methoden sind sehr anpassungsfähig – man kann daher eine Vielzahl von Modellparametern verwenden, die sich unmittelbar auf die Leistung des Modells auswirken.