Плюсы метода GridSearchCV:

• Экономия времени и усилий на ручной настройке гиперпараметров, так как инструмент выполняет её автоматически. 2
• Предотвращение переобучения. 2 Метод выбирает гиперпараметры, которые приводят к лучшей обобщающей способности на тестовом наборе данных. 2

Минусы метода GridSearchCV:

• Высокая вычислительная стоимость. 12 Особенно при оптимизации многих гиперпараметров или когда список возможных значений для каждого гиперпараметра большой. 1 В таких случаях может потребоваться выполнять настройку на подмножестве данных или параллелизовать вычисления. 2
• Риск переобучения на наборе валидации. 2 Гиперпараметры выбираются на основе производительности на этом наборе. 2 Чтобы снизить этот риск, рекомендуется использовать методы кросс-валидации, например k-кратное перекрестное валидирование, вместе с GridSearchCV. 2