Мы оставляем бустинг в качестве модели, получается, или как?

Оставлять бустинг стоит по результатам сравнения с baseline и альтернативами при нужных ограничениях, а не только потому, что он уже выбран. Без данных эксперимента однозначного ответа нет.

Проверьте качество на независимой/временной выборке, стабильность по сегментам, latency, стоимость поддержки и интерпретируемость. Для табличных признаков бустинг часто является сильным кандидатом, но это не доказательство преимущества в конкретной задаче. Если улучшение альтернативы мало или нестабильно, разумно оставить более надёжный текущий вариант и зафиксировать условия пересмотра решения.