XGBoost防止过拟合的方法包括以下选项：

A: 目标函数添加正则项
B: 列抽样
C: 子采样
D: 减少学习率

正确答案是：A, B, C, D

**专业分析：**

1. **目标函数添加正则项 (A)**：
- XGBoost通过在目标函数中添加L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化项来防止过拟合。正则化项可以限制模型的复杂度，防止模型在训练数据上过拟合。

2. **列抽样 (B)**：
- 列抽样是指在每次迭代时，随机选择一部分特征进行训练。这样可以降低模型复杂度以及特征之间的相关性，从而减少过拟合风险。

3. **子采样 (C)**：
- 子采样是指在每一次迭代中，仅使用一部分训练数据来构建树。这种技术可以增加模型的泛化能力，并减少过拟合的可能性。

4. **减少学习率 (D)**：
- 较小的学习率可以使每一步的更新幅度更小，避免模型在训练数据上过拟合。虽然训练的速度会变慢，但通常可以通过增加迭代次数弥补。

通过以上这些方法，XGBoost可以有效地减少模型的过拟合，提高其泛化能力。