XGBoost的四个关键词是Boosting，Gradient，Decision Tree和Regularization。Boosting技术是一种集成学习方法，它将一组弱分类器的输出组合在一起以形成一个强分类器。Gradient是梯度提升的主要思想，它通过使用不断优化的步骤来最小化损失函数。决策树是XGBoost中使用的基本学习单元，它通过对特征和标签之间的相互作用来生成决策树模型。正则化是XGBoost中使用的另一个重要思想，它通过限制树大小来避免过拟合并帮助保证可解释性。