जबकि XGBoost मॉडल अक्सर एकल निर्णय वृक्ष की तुलना में उच्च सटीकता प्राप्त करता है, यह निर्णय वृक्षों की आंतरिक व्याख्या को त्याग देता है। उदाहरण के लिए, एक निर्णय वृक्ष अपना निर्णय लेने के लिए जिस मार्ग का अनुसरण करता है, वह तुच्छ और स्वयं-व्याख्यायित है, लेकिन सैकड़ों या हजारों पेड़ों के पथ का अनुसरण करना बहुत कठिन है। प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता दोनों प्राप्त करने के लिए, कुछ मॉडल संपीड़न तकनीकें XGBoost को एकल "फिर से जन्मे" निर्णय वृक्ष में बदलने की अनुमति देती हैं जो समान निर्णय फ़ंक्शन का अनुमान लगाता है
एकल निर्णय वृक्ष पर XGBoost का उपयोग करने का एक फायदा यह है कि यह अक्सर उच्च सटीकता प्राप्त करता है। एक नुकसान यह है कि यह व्याख्यात्मकता का त्याग करता है क्योंकि सैकड़ों या हजारों पेड़ों के पथ का अनुसरण करना अधिक कठिन होता है।
जबकि XGBoost मॉडल अक्सर एकल निर्णय वृक्ष की तुलना में उच्च सटीकता प्राप्त करता है, यह निर्णय वृक्षों की आंतरिक व्याख्या को त्याग देता है। उदाहरण के लिए, एक निर्णय वृक्ष अपना निर्णय लेने के लिए जिस मार्ग का अनुसरण करता है, वह तुच्छ और स्वयं-व्याख्यायित है, लेकिन सैकड़ों या हजारों पेड़ों के पथ का अनुसरण करना बहुत कठिन है। प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता दोनों प्राप्त करने के लिए, कुछ मॉडल संपीड़न तकनीकें XGBoost को एकल "फिर से जन्मे" निर्णय वृक्ष में बदलने की अनुमति देती हैं जो समान निर्णय फ़ंक्शन का अनुमान लगाता है