报错ValueError: 'silhouette_score' is not a valid scoring value. Use sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) to get valid options.

这个错误提示 "ValueError: 'silhouette_score' is not a valid scoring value" 表示你在尝试使用 `sklearn.metrics.silhouette_score` 作为 GridSearchCV 中 `scoring` 参数时，这个函数名并没有被 `sklearn.metrics` 包认为是有效的评分标准选项。

`scoring` 参数期望的是 `sklearn.metrics` 中定义的内置评价函数名字，如 'accuracy', 'precision', 'recall', 'f1', 等等。然而，`silhouette_score` 直接作为字符串传入，会被视为自定义函数，而实际上它是作为一个独立的评估模块存在。

正确的做法是像这样引用预定义的评分函数：

from sklearn.metrics import make_scorer
scorer = make_scorer(silhouette_score, metric='euclidean')  # 使用'euclidean'或其他适合的距离度量
grid_search = GridSearchCV(kmeans_model, param_grid, scoring=scorer)

或者，在调用 `sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys())` 来查看所有可用的评分选项后再做选择。