在机器学习建模过程中，模型的表现往往取决于参数的选择与优化。Scikit-learn提供了便捷的工具`GridSearchCV`和`RandomizedSearchCV`，帮助我们在参数空间中搜索最佳组合以提升模型表现。本文将从理论和实践两个角度出发，详解这两种方法的工作原理和使用技巧。通过大量的代码示例和中文注释，本文将逐步教读者如何设置参数网格、定义评分指标、在交叉验证的基础上进行参数搜索，并结合多种场景展示如何优化模型，从而提高机器学习模型的精度和泛化能力。