Преимущества метода градиентного бустинга:

• высокое качество результата, особенно для данных с большим количеством наблюдений и малым количеством переменных; 1
• сравнительно быстрое время построения оптимальной модели. 1

Недостатки метода градиентного бустинга:

• требуется тестовая выборка (либо кросс-валидация); 1
• невозможность хорошо распараллелить (так как последующее построение дерева зависит от предыдущего); 1
• относительно слабая устойчивость к ошибочным данным и переобучению; 1
• сложная интерпретация модели. 1

Также к недостаткам можно отнести то, что градиентный бустинг часто требует множества вычислений, что может увеличить время выполнения. 5

Выбор между преимуществами и недостатками метода зависит от конкретной задачи и условий.