xgboost可以用sklearn里的GridSearchCV吗？

当然可以的。

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
xgb_model = XGBClassifier(n_estimators=1)
parameters = {'learning_rate': [0.01, 0.02, 0.03], 'max_depth': [4, 5, 6]}
clf = GridSearchCV(xgb_model, parameters, scoring='roc_auc')
clf.fit(data, target)

上面这个例子就是对learning rate和max depth做grid search cv。

可以用GridSearchCV，前提是必须要用xgboost的sklearn api。

如果用xgb booster的话，就不能用了。