XGBoost中對(duì)樹(shù)進(jìn)行剪枝的方法涉及到多個(gè)選項(xiàng)，以下是對(duì)各個(gè)選項(xiàng)的分析：

- **A: 在目標(biāo)函數(shù)中增加了正則項(xiàng)**
- 這是正確的。XGBoost通過(guò)在目標(biāo)函數(shù)中增加L1和L2正則化項(xiàng)來(lái)控制模型復(fù)雜度，間接影響樹(shù)的生長(zhǎng)，防止過(guò)擬合。

- **B: 在結(jié)點(diǎn)分裂時(shí)，定義了一個(gè)閾值，如果分裂后目標(biāo)函數(shù)的增益小于該閾值，則不分裂**
- 這是正確的。XGBoost采用預(yù)剪枝策略，當(dāng)節(jié)點(diǎn)分裂后的增益小于設(shè)定的閾值（稱為`gamma`），就不進(jìn)行分裂。這樣控制了樹(shù)的復(fù)雜度。

- **C: 減少最大深度**
- 這也是正確的。通過(guò)設(shè)置樹(shù)的最大深度（參數(shù)為`max_depth`），可以直接限制決策樹(shù)的深度，防止過(guò)深的樹(shù)導(dǎo)致過(guò)擬合。

- **D: 直接刪除變量**
- 這不屬于剪枝的方法。刪除變量是特征選擇的過(guò)程，與XGBoost的樹(shù)剪枝不直接相關(guān)。

總結(jié)：正確答案是A, B和C。它們都是在XGBoost中剪枝或控制模型復(fù)雜度的有效方法。D是特征選擇的手段，不屬于剪枝方法。