xgb=XGBClassifier(objective="binary:logistic", n_estimators=100, random_state=42, eval_metric=["auc"])
KeyError Traceback（最近一次通话）〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / envs / py3env / lib / python3.7 / site-packages / IPython / core / formatters.py在[[call中（自己，obj，包含，排除）968969如果方法不是无：-> 970返回方法（include = include，exclude = exclude）971返回无972其他：
〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / envs / py3env / lib / python3.7 / site-packages / sklearn / base.py in _repr_mimebundle_（self，** kwargs）461462 def get_indices（self，i）：-> 463“”“第i个双曲线的行和列索引。464465仅在存在rows_和columns_属性的情况下有效。repr
中的[[〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / envs / py3env / lib / python3.7 / site-packages / sklearn / base.py（自己，N_CHAR_MAX）277 right_lim = re.match（regex，repr _ [::-1]）。end（）278-> 279省略号='...'280如果left_lim + len（省略号）〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / lib / python3.7 / pprint.py in pformat（self，object）142 def pformat（自身，对象）：143第sio = _StringIO（）-> 144 self._format（object，sio，0，0，{}，0）145返回sio.getvalue（）146
〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / lib / python3.7 / pprint.py以_format（自身，对象，流，缩进，允许，上下文，级别）159 self._read = False160返回-> 161 rep = self._repr（对象，上下文，级别）162 max_width = self._width-缩进-余量len（rep）> max_width：则为163〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / lib / python3.7 / pprint.py in _repr（自身，对象，上下文，级别）391 def _repr（自身，对象，上下文，级别）：第392章-> 393 self._depth，level）394（如果不可读）：395 self._read = False
〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / envs / py3env / lib / python3.7 / site-packages / sklearn / utils / _pprint.py，格式为（自身，对象，上下文，最大级别，级别）168 def格式（自身，对象，上下文，最大级别，级别）：169 return _safe_repr（object，context，maxlevels，level，-> 170 change_only = self._changed_only）171172 def _pprint_estimator（self，object，stream，indent，allowance，context，
〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / envs / py3env / lib / python3.7 / site-packages / sklearn / utils / _pprint.py在_safe_repr中（对象，上下文，最大级别，级别，changed_only）412（如果changed_only）：413个参数= _changed_params（对象）-> 414其他：415参数= object.get_params（deep = False）416个组件= []
〜/ .pyenv / versions / 3.7.4 / envs / py3env / lib / python3.7 / site-packages / sklearn / utils / _pprint.py in _changed_params（estimator）96 init_params = {名称：param.default为名称，init_params.items（）中为param}对于params.items（）中的k，v为97---> 98 if（repr（v）！= repr（init_params [k]）和99不（is_scalar_nan（init_params [k]）和is_scalar_nan（v）））：100filtered_params [k] = v
KeyError：'base_score'
名称：xgboost版本：1.0.2
scikit-learn-0.23.0
pyhton 3