PredefinedSplit对于GridSearchCV无法正常工作

Question

我正在使用GridSearchCV（和BayeSearchCV）来调整我的超参数。我的训练和验证集是预定义的，不需要折叠。根据文档：我将训练集的索引设置为“ -1”，并将验证集的索引设置为“ 0”。但是，在一个玩具示例中，GridSearchCV无法正常工作（下面的附加程序输出）。

from sklearn.model_selection import PredefinedSplit
# This is my training data (train+validation): X_train
# This is the corresponding y: y_train

estimator = lgb.LGBMRegressor(random_state=1000, 
objective='quantile',alpha=q*0.01)

# enforeced training set " -1"
my_test_fold = -np.ones(len(X_train), dtype=int)
# validation set "0"
my_test_fold[-100:-50]=0  

pcv = PredefinedSplit(test_fold=my_test_fold)
lgbm_cv = GridSearchCV(estimator, param_grid,cv=pcv)                        
lgbm_cv.fit(X_train, y_train)

pd.DataFrame(lgbm_cv.cv_results_)

程序输出：my_test_fold [-100：-50] = 0

当我设置“ my_test_fold [-100：-50] = 0”时，则cv_results_没有“ mean_test_score”。

当我设置“ my_test_fold [0:50] = 0”时，则cv_results_确实具有​​“ mean_test_score”。

在我看来，CV是否可以识别验证集，这取决于将哪些数据设置为验证？对我来说，这似乎是一个错误。有什么想法吗？