处理不平衡数据是机器学习中的常见问题，而XGBoost提供了一些内置的方法来应对这一挑战。以下是选项的分析：

- **A: 设置scale_pos_weight参数**
- **正确**。`scale_pos_weight`参数用于调整正负样本的比例以应对类别不平衡。通过设置该参数为总负样本数/总正样本数，可以平衡正负样本的重要性。

- **B: 设置classweight**
- **错误**。XGBoost本身不直接支持`class_weight`参数，这是在一些其他机器学习库（如Scikit-learn的某些模型中）用来调整不同类别样本权重的参数。

- **C: SMOTE**
- **正确**。合成少数类过采样技术（SMOTE）是在训练数据前对少数类进行过采样的预处理方法。这种方法在生成合成样本时与XGBoost无关，但可以用于创建更平衡的训练数据集。

- **D: 加大少数类的权重**
- **正确**。可以通过在XGBoost的训练过程中设置样本权重来加大对少数类的关注，暗示在构建树时少数类更为重要。这通常是通过调整`scale_pos_weight`或者直接在权重参数中实现。

因此，正确答案是：A、C、D。以下是对它们的专业分析：

| 方法 | 描述 |
|---------------|---------------------------------------------------------------------------------------|
| scale_pos_weight | 用于调整分类器在不平衡数据集上的偏差，通过改变正负样本的损失函数影响来优化模型效果。 |
| SMOTE | 在数据预处理阶段增加少数类样本，以生成更平衡的训练集，提高模型对少数类的识别能力。 |
| 加大少数类权重 | 通过增加少数类样本的权重，使得它们在损失函数中占有更重要的地位，模型更关注这些样本的正确分类。 |

这些方法可以单独或结合使用，以提高XGBoost在不平衡数据集上的性能。