針對這段文字，使用XGBoost相對於單個決策樹有哪些潛在的優劣勢？
雖然XGBoost模型通常比單個決策樹具有更高的準確性，但它犧牲了決策樹的內在可解釋性。例如，跟隨決策樹所採取的路徑來做出決策是微不足道和自我解釋的，但是跟隨數百或數千棵樹的路徑要困難得多。為了實現效能和可解釋性，一些模型壓縮技術允許將XGBoost轉換為單個「重生」的決策樹，該樹近似於相同的決策函式。
與單個決策樹相比，使用 XGBoost 的優勢之一是它通常可以實現更高的準確性。一個缺點是它犧牲了可解釋性，因為跟隨數百或數千棵樹的路徑要困難得多。