scikit-learn GridSearchCV возвращает ValueError: непрерывный не поддерживается

Я пытаюсь запустить scikit-learn инструмент GridSearchCV, но следующий код

from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV 

X, y = make_regression(
    n_features=5, n_informative=3, n_samples=200)

params = {'n_estimators': range(1, 100),
          'learning_rate': [.01, .1, .2, .5, .7, .9, .99, 1]}

optRegressor = GridSearchCV(
    AdaBoostRegressor(), params,
    scoring = 'accuracy', cv = 5, n_jobs = -1, verbose=3)

optRegressor.fit(X, y)

возвращается

ValueError: continuous is not supported

В этом вопросе есть аналогичная проблема, но ответ заключается в преобразовании фреймов данных pandas в массивы numpy. Я уже использую массивы numpy, поэтому это не применимо.

Проблема в этом другом вопросе связана с использованной оценкой. Но в документации говорится относительно параметра scoring, который

Если Нет, используется метод оценки оценщика.

Таким образом, в этом случае должен использоваться метод оценки по умолчанию _ 6_. Очевидно, что этот метод оценки является оценкой регрессии, так что это решение тоже не работает.

Как я могу запустить GridSearchCV в этом примере?