XGBoost Tree est une implémentation avancée d'un algorithme de boosting de gradient qui utilise un modèle d'arbre comme modèle de base. Les algorithmes de boosting forment les classificateurs faibles de manière itérative et les ajoutent ensuite à un classificateur fort final. L'arborescence XGBoost est très flexible et fournit de nombreux paramètres qui peuvent être accablants pour la plupart des utilisateurs, de sorte que le noeud XGBoost dans SPSS Modeler expose les fonctions de base et les paramètres couramment utilisés. Le noeud est mis en oeuvre en Python.