Selv om forsterkning kan øke nøyaktigheten til en basislærende, for eksempel et beslutningstre eller lineær regresjon, ofrer det forståelighet og tolkbarhet. For eksempel er det trivielt og selvforklart å følge stien som et beslutningstre tar for sin beslutning, men det er mye vanskeligere å følge stiene til hundre eller tusenvis av trær. For å oppnå både ytelse og tolkbarhet fins det noen modellkomprimerings-teknikker som kan transformere en XGBoost til et enkelt "født-på-nytt"-beslutningstre som tilnærmer samme beslutningsfunksjon. Videre kan implementeringen være vanskeligere på grunn av at det krever mer beregning.