Dado este parágrafo, quais são as vantagens ou desvantagens potenciais de usar XGBoost versus uma única árvore de decisão?
Embora o modelo XGBoost muitas vezes atinja uma maior precisão do que uma única árvore de decisão, ele sacrifica a interpretabilidade intrínseca das árvores de decisão. Por exemplo, seguir o caminho que uma árvore de decisão toma para tomar sua decisão é trivial e auto-explicável, mas seguir os caminhos de centenas ou milhares de árvores é muito mais difícil. Para alcançar tanto o desempenho quanto a interpretabilidade, algumas técnicas de compressão de modelos permitem transformar um XGBoost em uma única árvore de decisão "renascida" que se aproxima da mesma função de decisão
Uma vantagem de usar XGBoost em relação a uma única árvore de decisão é que frequentemente alcança maior precisão. Uma desvantagem é que sacrifica a interpretabilidade porque é muito mais difícil seguir o caminho de centenas ou milhares de árvores.