XGBoost算法在实际运行的过程中，可以通过以下要点进行参数调优：
（1）添加正则项：
在模型参数中添加正则项，或加大正则项的惩罚力度，即通过调整加权参数，从而避免模型出现过拟合的情况。
（2）控制决策树的层数:
通过叶子结点数目控制决策树的层数，视乎样本量大小决定，对于１０万以下
的样本，一般在１到４之间，而针对更大的样本量，可以尝试更深的决策树层数
发掘隐藏在数据里的一些规律或模式。
（３）设定叶子结点包含的最少样本数目:
从而防止出现过小的叶子结点，降低预测
（４）增加算法迭代次数:
可有效提高训练集的预测精度，但若迭代次数过多容易造成
成过拟合
（５）通过收缩步长和列采样的方法来避免过拟合:
收缩步长即在每一次迭代的过程中，
对拟合的残差乘以一个收缩系数，从而限制当前迭代过程的学习步长；列
采样即本次迭代参与优化的特征维度并不是所有的维度，而是通过采样得到的
维度，更少的选择会让算法不容易将训练集的残差拟合得过好，从而造成过拟
合；
（６）通过交叉验证的方法:
来确定模型参数，从而达到预测准确率与防止过拟合之
间的平衡。交叉验证（Cross-validation）的本质思想是把在某种意义下将原始数
据进行分组，一部分做为训练集，另一部分做为验证集，首先用训练集对分类
器进行训练，再利用验证集来测试训练得到的模型，以此来做为评价分类器的
性能指标。常用的交叉验证方法是Ｋ折交叉验证，即将样本分为Ｋ个互不相交
的子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他Ｋ－１个样本用
来训练。交叉验证重复Ｋ次，每个子样本验证一次，平均Ｋ次的得到结果来确定最
终模型使用的参数。