xgboost训练的KS太高，过拟合严重，怎样调参比较好

针对xgboost过拟合的问题，可以尝试以下几个方面的调参：

1. 降低模型复杂度：减少树的数量、深度、叶子节点数等等，可以通过设置树的最大深度、叶子节点数、最大增益等参数实现。

2. 增加正则化项：xgboost提供了L1和L2正则化项，可以通过设置lambda参数和alpha参数增加正则化项，来减小模型的过拟合。

3. 提高随机性：增加子采样率、列采样率等参数，可以让模型更加随机，减小过拟合的风险。

4. 选择合适的学习率：学习率过高，会导致模型过拟合；学习率过低，会导致模型欠拟合。可以通过设置eta参数，调整学习率的大小。

5. 使用早停策略：当模型在训练集上的性能不再提升时，可以停止训练，避免过拟合。可以通过设置early_stopping_rounds参数实现。

需要注意的是，调参的过程需要结合具体的数据集和问题进行，不能一概而论。建议在调参时，可以使用交叉验证、网格搜索等技术，来找到最优的参数组合。