交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分成训练集和测试集两部分，通过多次交叉取样来评估模型的泛化能力。常见的交叉验证方法包括 k 折交叉验证和留一交叉验证。其中，k 折交叉验证将数据集分成 k 个子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，重复 k 次，每次选择不同的子集作为测试集，最后计算平均值作为评估结果。交叉验证可以避免因数据集的不确定性带来的模型评估误差，能够更加客观地评估模型性能。

　　网格搜索是一种自动化调参方法，它通过遍历给定的参数组合来寻找最优的模型超参数。常用的网格搜索方法是将所有参数组合成一个网格，遍历所有的参数组合，计算每个组合对应的模型性能，最终选择表现最好的一组参数作为最终的模型超参数。网格搜索需要注意的是，参数空间的大小会直接影响搜索的时间和精度，因此需要根据实际情况选择适当的参数空间和搜索策略。网格搜索通常与交叉验证结合使用，可以在交叉验证过程中同时搜索最优的超参数组合，提高模型性能。