Human: XGBoost 모델은 단일 의사 결정 트리보다 더 높은 정확도를 달성하는 경우가 많지만, 의사 결정 트리의 본질적인 해석 가능성을 희생합니다.  예를 들어 의사 결정 트리가 의사 결정을 내리는 경로를 따라가는 것은 간단하고 자명하지만 수백, 수천 개의 트리의 경로를 따라가는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 성능과 해석 가능성을 모두 달성하기 위해 일부 모델 압축 기법을 사용하면 XGBoost를 동일한 의사 결정 함수에 근사한 단일 "다시 태어난" 의사 결정 트리로 변환할 수 있습니다. 
이 단락을 고려할 때 단일 의사 결정 트리와 비교하여 XGBoost를 사용할 때 잠재적 인 장점 또는 단점은 무엇입니까? 

Assistant: 단일 의사 결정 트리보다 XGBoost를 사용할 때의 한 가지 장점은 정확도가 더 높다는 것입니다. 한 가지 단점은 수백, 수천 개의 트리의 경로를 따라가기가 훨씬 더 어렵기 때문에 해석 가능성이 떨어진다는 점입니다.</s>