XGBoost Tree© rappresenta un'implementazione avanzata di un algoritmo gradient boosting con un modello struttura ad albero come modello di base. Gli algoritmi Boosting rilevano in modo interattivo i classificatori deboli e li aggiungono ai classificatori forti finali. XGBoost Tree è molto flessibile e fornisce molti parametri che possono essere opprimenti per la maggior parte degli utenti, quindi il nodo XGBoost Tree in SPSS Modeler espone le funzioni principali e i parametri comunemente utilizzati. Il nodo è implementato in Python.