在XGBoost模型中过拟合是一种常见的问题，可以通过多种方法来缓解。以下是对提供选项的分析：

- **A: 增大max_depth参数，减小min_child_weight参数**
- 这种做法可能导致模型的复杂度增加，从而加剧过拟合问题。因此，A选项的做法不适合用于解决过拟合。

- **B: 减少max_depth参数，增大min_child_weight参数**
- 这是缓解过拟合的常见方法。减少`max_depth`会降低模型的复杂度，而增加`min_child_weight`则要求每个叶节点具有更多的样本，使模型更简单、更平滑。

- **C: 增加样本和特征的随机性**
- 通过设置`subsample`（样本采样比例）和`colsample_bytree`（特征采样比例），可以引入随机性，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合。

- **D: 增大学习率**
- 增大学习率通常会使模型更快地拟合训练数据，可能导致更严重的过拟合。因此，这不是解决过拟合的有效方法。

**正确答案为：B 和 C。**

### 专业分析
- **参数调整**：通过调整`max_depth`和`min_child_weight`参数，可以控制树的复杂程度。较小的深度和较大的`min_child_weight`有助于防止学习过多的细节和噪声。

- **加入随机性**：在训练过程中，通过对样本（`subsample`）和特征（`colsample_bytree`）进行采样，可以减少模型对训练数据的依赖，增加对未见数据的泛化能力。

### 其他方法
除了上面提到的办法，以下策略也常用于防止过拟合：

- **正则化**：使用参数`alpha`（L1正则化）和`lambda`（L2正则化）来惩罚过于复杂的模型。

- **减少学习率**：通过降低学习率（`eta`），同时增加训练轮数，可以更稳健地学习数据特征。

- **早停策略**：使用早停技术，通过监控验证数据集上的性能来预防过拟合。