اس پیراگراف کو دیکھتے ہوئے، ایک فیصلہ کے درخت کے مقابلے میں XGBoost استعمال کرنے کے کیا ممکنہ فوائد یا نقصانات ہیں؟
جب کہ XGBoost ماڈل اکثر ایک فیصلے کے درخت سے زیادہ درستگی حاصل کرتا ہے، یہ فیصلہ کرنے والے درختوں کی اندرونی تشریح کو قربان کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، فیصلہ کرنے والا درخت اپنا فیصلہ کرنے کے لیے جو راستہ اختیار کرتا ہے اس پر عمل کرنا معمولی اور خود وضاحتی ہے، لیکن سینکڑوں یا ہزاروں درختوں کے راستے پر چلنا زیادہ مشکل ہے۔ کارکردگی اور تشریح دونوں کو حاصل کرنے کے لیے، کچھ ماڈل کمپریشن تکنیک ایک XGBoost کو ایک ہی "دوبارہ پیدا ہونے والے" فیصلے کے درخت میں تبدیل کرنے کی اجازت دیتی ہے جو اسی فیصلے کے فعل کا تخمینہ لگاتا ہے۔
ایک فیصلہ کے درخت پر XGBoost استعمال کرنے کا ایک فائدہ یہ ہے کہ یہ اکثر زیادہ درستگی حاصل کرتا ہے۔ ایک نقصان یہ ہے کہ یہ تعبیر کی قربانی دیتا ہے کیونکہ سینکڑوں یا ہزاروں درختوں کے راستے پر چلنا زیادہ مشکل ہے۔