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我正在尝试使用log_loss参数中的scoring参数GridSearchCV来调整这个多类（6 类）分类器。我不明白如何给它一个label参数。即使我给了它sklearn.metrics.log_loss，它也会在交叉验证中的每次迭代中改变，所以我不明白如何给它labels参数？

我正在使用Python v3.6和Scikit-Learn v0.18.1

如何使用GridSearchCV与log_loss多级车型调整？

我的班级代表：

1    31
2    18
3    28
4    19
5    17
6    22
Name: encoding, dtype: int64

我的代码：

param_test = {"criterion": ["friedman_mse", "mse", "mae"]}
gsearch_gbc = GridSearchCV(estimator = GradientBoostingClassifier(n_estimators=10), 
                        param_grid = param_test, scoring="log_loss", n_jobs=1, iid=False, cv=cv_indices)
gsearch_gbc.fit(df_attr, Se_targets)

这是错误的结尾，完整的在这里https://pastebin.com/1CshpEBN：

ValueError: y_true contains only one label (1). Please provide the true labels explicitly through …