XGBoost算法在實際運行的過程中，可以通過以下要點進行參數調優：
（1）添加正則項：
在模型參數中添加正則項，或加大正則項的懲罰力度，即通過調整加權參數，從而避免模型出現過擬合的情況。
（2）控制決策樹的層數:
通過葉子結點數目控制決策樹的層數，視乎樣本量大小決定，對於１０萬以下
的樣本，一般在１到４之間，而針對更大的樣本量，可以嘗試更深的決策樹層數
發掘隱藏在數據里的一些規律或模式。
（３）設定葉子結點包含的最少樣本數目:
從而防止出現過小的葉子結點，降低預測
（４）增加算法迭代次數:
可有效提高訓練集的預測精度，但若迭代次數過多容易造成
成過擬合
（５）通過收縮步長和列采樣的方法來避免過擬合:
收縮步長即在每一次迭代的過程中，
對擬合的殘差乘以一個收縮系數，從而限制當前迭代過程的學習步長；列
采樣即本次迭代參與優化的特征維度並不是所有的維度，而是通過采樣得到的
維度，更少的選擇會讓算法不容易將訓練集的殘差擬合得過好，從而造成過擬
合；
（６）通過交叉驗證的方法:
來確定模型參數，從而達到預測准確率與防止過擬合之
間的平衡。交叉驗證（Cross-validation）的本質思想是把在某種意義下將原始數
據進行分組，一部分做為訓練集，另一部分做為驗證集，首先用訓練集對分類
器進行訓練，再利用驗證集來測試訓練得到的模型，以此來做為評價分類器的
性能指標。常用的交叉驗證方法是Ｋ折交叉驗證，即將樣本分為Ｋ個互不相交
的子樣本，一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數據，其他Ｋ－１個樣本用
來訓練。交叉驗證重復Ｋ次，每個子樣本驗證一次，平均Ｋ次的得到結果來確定最
終模型使用的參數。