Как сравнить разные функции подсчета очков?

Question

Я хотел бы сравнить различные показатели из поиска ниже:

scoring = ['explained_variance', 'neg_mean_squared_error', 'r2']
grid_obj = RandomizedSearchCV(estimator=model 
                    , param_distributions=hypparas 
                    , n_jobs=1   
                    , n_iter=5
                    , cv = 3
                    , scoring = scoring
                    , refit = 'neg_mean_squared_error'     
                    , return_train_score=True
                    , verbose = 2
                    )
grid_result = grid_obj.fit(X_train1, y_train1, callbacks = [es, time_callback])

Я пока просто нигде не могу найти ни одного примера ..
Кроме того, я хотел бы сделать то же самоес лучшими найденными параметрами через

X_train1, X_val1, y_train1, y_val1 = train_test_split(X_train1, y_train1, test_size=0.2, shuffle=False)
grid_best = grid_result.best_estimator_
history = grid_best.fit(X_train1, y_train1, callbacks = [es, time_callback], validation_data=(X_val1, y_val1)) 

и я не уверен, возможно ли это? Тем не менее, я даже не могу найти, как проверить, какой метод оценки используется в .fit().