我正在使用自定义交叉验证方法调整 XGBoost 回归器的参数。我使用的参数之一是树的数量（n_estimators），我也使用 early_stopping_rounds，所以训练可以停止。
问题是最后，在交叉验证期间，我对每个折叠都有一个不同的分类器。例如，假设我正在使用 n_estimators=100 和 early_stopping_rounds=20 进行训练；一方面，我可以在不提前停止的情况下完成训练，但在下一次迭代中，训练可能在第 30 次迭代时停止，n_estimators=30。
我应该如何进行？