python – Isolation Forest com Validação Cruzada

como posso utilizar um classificador do tipo One Class, como o Isolation Forest, com Validação Cruzada? Estou tentando fazer dessa forma:

columns = data.columns.tolist()
columns = (c for c in columns if c not in ("Class"))
target = "Class"
X = data(columns)
Y = data(target)
Fraud = data(data("Class")==1)
Valid = data(data("Class")==0)
outlier_fraction = 0.5

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2) 

 modelIF = IsolationForest(max_samples=100,contamination = outlier_fraction,random_state=1)
    modelIF.fit(X)
    scores_pred=modelIF.decision_function(X)
    y_pred=modelIF.predict(X)
    #0 for valid and 1 for Fraud    
    y_pred(y_pred==1)=0
    y_pred(y_pred==-1)=1
    #metrics without cv
    print(accuracy_score(Y,y_pred))
    print(classification_report(Y,y_pred))

Mas, mesmo seguindo a documentação oficial do sklearn, o resultado final está sendo nulo nan

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(modelIF, Y, y_pred, scoring='accuracy', cv=5)
print(scores)

(nan nan nan nan nan)