Teniendo en cuenta este párrafo, ¿cuáles son las posibles ventajas o desventajas de utilizar XGBoost frente a un único árbol de decisión?
Aunque el modelo XGBoost consigue a menudo una mayor precisión que un único árbol de decisión, sacrifica la interpretabilidad intrínseca de los árboles de decisión.  Por ejemplo, seguir el camino que sigue un árbol de decisión para tomar su decisión es trivial y se explica por sí mismo, pero seguir los caminos de cientos o miles de árboles es mucho más difícil. Para conseguir tanto rendimiento como interpretabilidad, algunas técnicas de compresión de modelos permiten transformar un XGBoost en un único árbol de decisión "renacido" que aproxima la misma función de decisión
Una ventaja de utilizar XGBoost sobre un único árbol de decisión es que con frecuencia consigue una mayor precisión. Una desventaja es que sacrifica la interpretabilidad, porque es mucho más difícil seguir la trayectoria de cientos o miles de árboles.