 இந்தப் பத்தியின் அடிப்படையில், XGBoost மற்றும் ஒற்றை முடிவு மரத்தைப் பயன்படுத்துவதன் சாத்தியமான நன்மைகள் அல்லது தீமைகள் என்ன?
XGBoost மாதிரியானது பெரும்பாலும் ஒற்றை முடிவு மரத்தை விட அதிக துல்லியத்தை அடையும் போது, அது முடிவெடுக்கும் மரங்களின் உள்ளார்ந்த விளக்கத்தை தியாகம் செய்கிறது. உதாரணமாக, ஒரு முடிவெடுக்கும் மரம் அதன் முடிவை எடுக்க எடுக்கும் பாதையை பின்பற்றுவது அற்பமானது மற்றும் சுய விளக்கமளிக்கிறது, ஆனால் நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான மரங்களின் பாதைகளைப் பின்பற்றுவது மிகவும் கடினமானது. செயல்திறன் மற்றும் வியாக்கியானம் ஆகிய இரண்டையும் அடைவதற்கு, சில மாதிரி சுருக்க நுட்பங்கள் XGBoost ஐ ஒரே "பிறந்த" முடிவு மரமாக மாற்ற அனுமதிக்கின்றன.
 ஒரு ஒற்றை முடிவு மரத்தில் XGBoost ஐப் பயன்படுத்துவதன் ஒரு நன்மை என்னவென்றால், அது அடிக்கடி அதிக துல்லியத்தை அடைகிறது. ஒரு குறைபாடு என்னவென்றால், நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான மரங்களின் பாதையைப் பின்பற்றுவது மிகவும் கடினம் என்பதால் அது விளக்கத்தை தியாகம் செய்கிறது.