在隨機森林（Random Forest, RF）中，隱式修剪的特性主要源於其隨機化的樹生成過程，這使得每棵樹在訓練時都能夠過度擬合訓練數據，但在集成時卻能夠有效地降低方差。對於其他集成算法，如AdaBoost和XGBoost，雖然它們也使用了集成學習的原則，但其隱式修剪的特性並不如隨機森林那樣明顯。
AdaBoost通過加強錯誤分類的樣本來構建一系列弱學習器，這種方法的核心在於每一步都專注於前一步的錯誤，這使得模型在訓練過程中不斷調整，從而可能導致過擬合。雖然AdaBoost在某些情況下可以通過調整學習率來控制過擬合，但其並不具備隨機森林那種自動修剪的特性。
XGBoost則是一種基於梯度提升的算法，通過引入正則化來控制模型的複雜性。儘管XGBoost在處理過擬合方面表現出色，但其修剪過程是明確的，而非隱式的。XGBoost的正則化參數（如λ和α）需要手動調整，以達到最佳的模型性能。因此，雖然這些算法在某些方面可以減少過擬合，但它們並不具備隨機森林所特有的隱式修剪特性。