Grid search define de antemano un conjunto de valores posibles para cada hiperparámetro de un modelo, y evalúa exhaustivamente el desempeño de todas las combinaciones posibles entre ellos, seleccionando finalmente la combinación que dio mejores resultados según una métrica de validación.
Su principal limitación
El número de combinaciones a evaluar crece muy rápido a medida que se agregan más hiperparámetros o más valores posibles para cada uno, haciendo que la búsqueda en grilla se vuelva computacionalmente costosa para modelos con muchos hiperparámetros a ajustar simultáneamente.