Python XGBoost CV函数如何确定使用哪个估计器或经过训练的模型？

我正在学习XGBoost，并且正在使用python（3.x）。我遇到了XGBoost cv函数。假设我有两个模型gbt1和gbt2，我使用XGBClassifier创建了这两个模型。现在，我希望使用XGBoost的CV方法进行交叉验证。我注意到我不需要指定我在这里尝试优化的模型。我只需要通过参数和数据矩阵。我这里的问题是XGBoost如何确定使用什么模型或估计器

cv_df=xgb.cv（参数，数据训练，数值推进，轮数=5，nfold=n次，
提前停止（轮数=提前停止）

也许会有帮助。谢谢。我的问题不同。我对交叉验证以及交叉验证与GridSerachCV的区别有相当的了解。我这里的问题是cv函数如何知道使用哪个估计器或模型进行交叉验证。