XGBoost的设置残差一般有三种：一般参数，提升参数和学习参数
一般参数 取决于提升器，通常是树或者线性模型
提升参数 取决于选择的提升器的相关参数
学习参数 取决于指定学习任务和相应的学习指标
一般参数（general parameters）
booster：选择提升器，默认为tree
silent:是否打印信息，默认0不打印
nthread：线程数，默认为最大可用线程数
num_pbuffer: 缓冲大小，默认为训练实例的数量
num_feature:特征纬度，默认为特征的最高纬度。
提升参数（booster parameters）
eta:学习率，范围[0,1],默认为0.3. 该参数越小，计算速度越慢；该参数越大，有可能无法收敛
gamma:控制叶子个数的参数，范围为[0,+无穷]，默认为0.该参数越大，越不容易过拟合
max_depth:每棵树的最大深度，范围为0到正无穷，默认为6，该参数越大，越容易过拟合。
min_child_weight:每个叶子里面的最小权重和，范围为0到正无穷，默认为1，该参数越大，越不容易过拟合。
subsample:样本采样比率，范围0-1，默认为1，如果取0.5代表随机用50%的样本来进行训练。
colsample_bytree:列采样比率，范围0-1，默认为1.对每棵树的生成用的特征进行列采样，类似于随机森林的列采样
lambda：L2正则化参数，范围为0到正无穷，默认为1.该参数越大，越不容易过拟合。
alpha:L1 正则化参数，范围0到正无穷，默认为0，该参数越大，越不容易过拟合。
学习参数（learning parameters）
objective:损失函数，默认为线性。其他常见类型有：
reg:logistic-二分类
binary:logistic-二分类概率
multi:softmax-多分类
multi:softprob-多分类概率
rank:pairwise-排序
- base_score：预测分数，默认为 0.5。最初每个样例的预测分数。
- eval_metric:评估指标。该指标用在验证集上，比如回归任务默认的是rmse,分类人物默认为error;排序任务默认为map.其他的常见类型有：
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- rmse – root mean square error
- mae – mean absolute error
- logloss – negative log-likelihood
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- error – binary classification error rate
- merror – multiclass classification error rate
- mlogloss – multiclass logloss
- auc – area under the curve
- map – mean average precision
- seed：随机种子，默认为0，用于产生可复现的结果。,