Python開発における「グリッドサーチ」（Grid Search）は、機械学習モデルのハイパーパラメータチューニングを行うための手法です。

機械学習モデルは、学習時にさまざまなハイパーパラメータ（モデルの構造や挙動を制御するパラメータ）を設定する必要があります。ハイパーパラメータの選択は、モデルの性能や予測精度に大きな影響を与えるため、最適なパラメータを見つけることが重要です。

グリッドサーチは、あらかじめ指定したハイパーパラメータの組み合わせをすべて試す方法です。パラメータの候補値を設定し、それらの組み合わせでモデルを学習・評価します。各組み合わせに対して交差検証などの評価手法を用いて性能を評価し、最も性能が良いパラメータの組み合わせを見つけることが目的です。

具体的な手順は以下のようになります:

1. パラメータの候補値を設定する: チューニングしたいハイパーパラメータの候補値を事前に指定します。たとえば、学習率や正則化の強さなどです。
2. 候補値の組み合わせを生成する: パラメータの候補値から可能な組み合わせを生成します。これにより、探索するパラメータの組み合わせのグリッドが作成されます。
3. グリッド内の各組み合わせでモデルを学習・評価する: 各組み合わせに対して、モデルを学習し、性能を評価します。通常は交差検証を用いてモデルの性能を推定します。
4. 最適なパラメータの組み合わせを選択する: グリッド内のすべての組み合わせを試した後、性能が最も良かったパラメータの組み合わせを選択します。