XGBoost防止過擬合的方法包括以下選項：

A: 目標(biāo)函數(shù)添加正則項
B: 列抽樣
C: 子采樣
D: 減少學(xué)習(xí)率

正確答案是：A, B, C, D

**專業(yè)分析：**

1. **目標(biāo)函數(shù)添加正則項 (A)**：
- XGBoost通過在目標(biāo)函數(shù)中添加L1（Lasso）和L2（Ridge）正則化項來防止過擬合。正則化項可以限制模型的復(fù)雜度，防止模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過擬合。

2. **列抽樣 (B)**：
- 列抽樣是指在每次迭代時，隨機選擇一部分特征進(jìn)行訓(xùn)練。這樣可以降低模型復(fù)雜度以及特征之間的相關(guān)性，從而減少過擬合風(fēng)險。

3. **子采樣 (C)**：
- 子采樣是指在每一次迭代中，僅使用一部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建樹。這種技術(shù)可以增加模型的泛化能力，并減少過擬合的可能性。

4. **減少學(xué)習(xí)率 (D)**：
- 較小的學(xué)習(xí)率可以使每一步的更新幅度更小，避免模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過擬合。雖然訓(xùn)練的速度會變慢，但通?？梢酝ㄟ^增加迭代次數(shù)彌補。

通過以上這些方法，XGBoost可以有效地減少模型的過擬合，提高其泛化能力。