什么是_passthrough_scorer以及如何在GridsearchCV（sklearn）中更改记分员？

Question

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.grid_search.GridSearchCV.html（供参考）

length_acc(L,N) :- len_acc(L,0,N).
len_acc([H|T], A, N) :- A1 is A+1, len_acc(T, A1, N).
len_acc([], A, A). 
Goal: ?-length_acc([1,2], N).

当我使用GridSearchCV而不指定类似的评分函数时，grid.scorer_的值为。你能解释_passthrough_scorer是什么类型的函数吗？

除此之外，我想将评分函数更改为mean_squared_error或其他内容。

x = [[2], [1], [3], [1] ... ] # about 1000 data 
grid = GridSearchCV(KernelDensity(), {'bandwidth': np.linspace(0.1, 1.0, 10)}, cv=10)
grid.fit(x)

但是，line.fit（x），总是给我这个错误信息：

grid = GridSearchCV(KernelDensity(), {'bandwidth': np.linspace(0.1, 1.0, 10)}, cv=10, scoring='mean_squared_error')

我无法弄清楚如何给函数y_true，因为我不知道真正的分布。你能告诉我如何更改评分功能吗？感谢您的帮助。