eta
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learning_rate， 相当于学习率
gamma
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xgboost的优化式子里的gamma，起到预剪枝的作用。
max_depth
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树的深度，越深越容易过拟合
min_child_weight
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新分裂出来的一个叶子节点，只有当叶子节点上hession矩阵的和大于这个值时才会分裂，也起到了预剪枝的作用。
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按描述来看应该是图中的H之和，具体需要结合代码求证。
subsample
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训练时，对训练数据进行采样，来自随机森林的做法。
colsample_bytree, colsample_bylevel, colsample_bynode
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每颗树/每层/每个节点分裂时，是否对特征进行采样，同样来自随机森林的做法。
lambda
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L2正则
alpha
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L1正则
