Как получить лучшие параметры оценки, используя AdaBoost и GridSearchCV

Question

Я использую AdaBoost, и я хотел бы посмотреть, какие параметры оценки работают лучше всего при использовании GridSearchCV.Можно ли включить параметры оценки в мою переменную «параметры»?Например, как я могу изменить max_depth для DecisionTreeClassifier?

pipe = Pipeline([
             ('normalize', MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))),
             ('scale', StandardScaler()),
             ('booster', AdaBoostClassifier()),
             ])

parameters = {
        "booster__base_estimator": [DecisionTreeClassifier(), RandomForestClassifier(n_estimators=20)],
        "booster__n_estimators": [20, 30, 40],
        "booster__learning_rate": [0.1, 0.5, 1]
     }