dict_keys(['ccp_alpha', 'criterion', 'init', 'learning_rate', 'loss', 'max_depth', 'max_features', 'max_leaf_nodes', 'min_impurity_decrease', 'min_samples_leaf', 'min_samples_split', 'min_weight_fraction_leaf', 'n_estimators', 'n_iter_no_change', 'random_state', 'subsample', 'tol', 'validation_fraction', 'verbose', 'warm_start'])，之后怎么解决Invalid parameter model1 for estimator GradientBoostingClassifier(). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`

`Invalid parameter model1 for estimator GradientBoostingClassifier()` 错误提示说明在 `GradientBoostingClassifier()` 中使用了一个无效的参数 `model1`。要解决这个问题，你可以通过 `estimator.get_params().keys()` 查看可用参数列表，并确保你使用的参数是正确的。

根据你提供的参数列表，`GradientBoostingClassifier()` 可接受的参数包括：`ccp_alpha`, `criterion`, `init`, `learning_rate`, `loss`, `max_depth`, `max_features`, `max_leaf_nodes`, `min_impurity_decrease`, `min_samples_leaf`, `min_samples_split`, `min_weight_fraction_leaf`, `n_estimators`, `n_iter_no_change`, `random_state`, `subsample`, `tol`, `validation_fraction`, `verbose`, 和 `warm_start`。

请检查你使用的参数，并确保没有使用不存在的参数，例如，将 `model1` 修改为正确的参数名。