XGBoost 参数
在运行XGBoost程序之前，必须设置三种类型的参数：通用类型参数（general parameters）、booster参数和学习任务参数（task parameters）。
一般类型参数general parameters –参数决定在提升的过程中用哪种booster，常见的booster有树模型和线性模型。
Booster参数-该参数的设置依赖于我们选择哪一种booster模型。
学习任务参数task parameters-参数的设置决定着哪一种学习场景，例如，回归任务会使用不同的参数来控制着排序任务。
命令行参数-一般和xgboost的CL版本相关。
Booster参数：
1. eta[默认是0.3] 和GBM中的learning rate参数类似。通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。典型值0.01-0.2。
2. min_child_weight[默认是1] 决定最小叶子节点样本权重和。当它的值较大时，可以避免模型学习到局部的特殊样本。但如果这个值过高，会导致欠拟合。这个参数需要用cv来调整。
3. max_depth [默认是6] 树的最大深度，这个值也是用来避免过拟合的3-10。
4. max_leaf_nodes 树上最大的节点或叶子的数量，可以代替max_depth的作用，应为如果生成的是二叉树，一个深度为n的树最多生成2n个叶子，如果定义了这个参数max_depth会被忽略。
5. gamma[默认是0] 在节点分裂时，只有在分裂后损失函数的值下降了，才会分裂这个节点。Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。这个参数值越大，算法越保守。
6. max_delta_step[默认是0] 这参数限制每颗树权重改变的最大步长。如果是0意味着没有约束。如果是正值那么这个算法会更保守，通常不需要设置。
7. subsample[默认是1] 这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。减小这个参数的值算法会更加保守，避免过拟合。但是这个值设置的过小，它可能会导致欠拟合。典型值：0.5-1
8. colsample_bytree[默认是1] 用来控制每颗树随机采样的列数的占比每一列是一个特征0.5-1
9. colsample_bylevel[默认是1] 用来控制的每一级的每一次分裂，对列数的采样的占比。
10. lambda[默认是1] 权重的L2正则化项
11. alpha[默认是1] 权重的L1正则化项
12. scale_pos_weight[默认是1] 各类样本十分不平衡时，把这个参数设置为一个正数，可以使算法更快收敛。
通用参数：
1． booster[默认是gbtree]
选择每次迭代的模型，有两种选择：gbtree基于树的模型、gbliner线性模型
2． silent[默认是0]
当这个参数值为1的时候，静默模式开启，不会输出任何信息。一般这个参数保持默认的0，这样可以帮我们更好的理解模型。
3． nthread[默认值为最大可能的线程数]
这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数，如果你希望使用cpu全部的核，就不要输入这个参数，算法会自动检测。
学习目标参数：
1． objective[默认是reg：linear]
这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有：binary：logistic二分类的逻辑回归，返回预测的概率非类别。multi:softmax使用softmax的多分类器，返回预测的类别。在这种情况下，你还要多设置一个参数：num_class类别数目。
2． eval_metric[默认值取决于objective参数的取之]
对于有效数据的度量方法。对于回归问题，默认值是rmse，对于分类问题，默认是error。典型值有：rmse均方根误差；mae平均绝对误差；logloss负对数似然函数值；error二分类错误率；merror多分类错误率；mlogloss多分类损失函数；auc曲线下面积。
3． seed[默认是0]
随机数的种子，设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数。