Ele combina vários modelos fracos para criar um modelo forte, ajustando erros de modelos anteriores.

Ele é simples de implementar e não requer ajustes de parâmetros.

Ele é ideal para dados altamente desbalanceados.

Ele sempre apresenta melhor desempenho que Random Forest.

Ele usa apenas uma árvore de decisão para realizar a classificação.