1. QBoost是一款基于XGBoost的增强学习框架，可用于广泛的问题，包括分类、回归和排名等。QBoost可以自动选择最佳的强化学习策略，从而实现更好的性能。在使用QBoost时，有几个参数是需要我们设置的。

2. 首先，需要设置学习率。学习率是指每个迭代步骤中模型参数的更新程度，它的值应该越小越好。如果学习率过高，可能会导致结果不稳定，甚至无法收敛。反之，如果学习率过低，可能会导致模型参数收敛速度过慢，影响性能。

3. 其次，需要设置树的深度。树的深度越大，可以拟合更复杂的数据集，但也容易过拟合。因此，我们需要根据具体问题来设置树的深度，使得模型能够获得最佳性能。

4. 再次，需要设置子采样率。这是指在每个迭代步骤中用于训练的样本的比例。这个参数的作用是减少过拟合，因为它可以防止模型在训练中只看到部分数据而过拟合。通常，子采样率应该设置为一个较小的值，如0.5，以获得最佳性能。

5. 最后，还需要设置损失函数和奖励函数。这些函数用于计算模型的性能和奖励，以便在强化学习中更新模型的参数。一般来说，我们应该选择连续的、可导的损失函数和奖励函数，例如平方损失函数和Huber损失函数。

总之，为了获得最佳性能，我们需要对QBoost的参数进行合理的设置。具体而言，需要设置学习率、树的深度、子采样率、损失函数和奖励函数等多个参数，以获得最佳性能。