在Python中，gridsearchcv是一个用于自动调优模型参数的工具。它通过遍历给定参数的所有可能组合，并使用交叉验证来评估模型的性能，最终找到最佳的参数组合。
gridsearchcv的主要用法如下：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import svm
model = svm.SVC()
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_model.predict(X_test)
gridsearchcv可以帮助我们避免手动调参的繁琐过程，通过系统地尝试不同的参数组合，找到最佳的模型性能。
