在KerasRegressor上使用交叉验证时，如何获得不同fits的历史记录？

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold

# 定义一个Keras模型函数
def create_model():
    # 在这里定义你的Keras模型
    model = ...
    return model

# 创建一个KerasRegressor对象
model = KerasRegressor(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=32)

# 创建一个KFold对象，指定折数
kfold = KFold(n_splits=5)

# 使用cross_val_score进行交叉验证，并获得不同fits的历史记录
results = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold)

# 打印每个fold的得分
for i, result in enumerate(results):
    print("Fold {}: {}".format(i+1, result))