http://www.cnblogs.com/wanglei5205/p/8579244.html
常规参数
booster
gbtree 树模型做为基分类器（默认）
gbliner 线性模型做为基分类器
silent
silent=0时，不输出中间过程（默认）
silent=1时，输出中间过程
nthread
nthread=-1时，使用全部CPU进行并行运算（默认）
nthread=1时，使用1个CPU进行运算。
scale_pos_weight
正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本的权重，模型效果更好。例如，当正负样本比例为1:10时，scale_pos_weight=。
模型参数
n_estimatores
含义：总共迭代的次数，即决策树的个数
调参：
early_stopping_rounds
含义：在验证集上，当连续n次迭代，分数没有提高后，提前终止训练。
调参：防止overfitting。
max_depth
含义：树的深度，默认值为6，典型值3-。
调参：值越大，越容易过拟合；值越小，越容易欠拟合。
min_child_weight
含义：默认值为1,。
调参：值越大，越容易欠拟合；值越小，越容易过拟合（值较大时，避免模型学习到局部的特殊样本）。
subsample
含义：训练每棵树时，使用的数据占全部训练集的比例。默认值为1，典型值为0.-。
调参：防止overfitting。
colsample_bytree
含义：训练每棵树时，使用的特征占全部特征的比例。默认值为1，典型值为0.-。
调参：防止overfitting。
学习任务参数
learning_rate
含义：学习率，控制每次迭代更新权重时的步长，默认0.。
调参：值越小，训练越慢。
典型值为0.-0.2。
objective 目标函数
回归任务
reg:linear (默认)
reg:logistic
二分类
binary:logistic 概率
binary：logitraw 类别
多分类
multi：softmax num_class=n 返回类别
multi：softprob num_class=n 返回概率
rank:pairwise
eval_metric
回归任务(默认rmse)
rmse--均方根误差
mae--平均绝对误差
分类任务(默认error)
auc--roc曲线下面积
error--错误率（二分类）
merror--错误率（多分类）
logloss--负对数似然函数（二分类）
mlogloss--负对数似然函数（多分类）
gamma
惩罚项系数，指定节点分裂所需的最小损失函数下降值。
调参：
alpha
L1正则化系数，默认为1
lambda
L2正则化系数，默认为1