1. 面试官：网格搜索 (Grid Search) 是什么？请解释其在机器学习中的作用和重要性。

2. 面试官：你能否详细介绍网格搜索 (Grid Search) 的工作原理？并说明其在模型评估与调优中的关键作用。

3. 面试官：网格搜索 (Grid Search) 与随机搜索 (Random Search) 相比有哪些优缺点？请进行比较分析。

4. 面试官：在进行网格搜索时，如何选择合适的网格范围和步长？请分享你的经验和方法。

5. 面试官：网格搜索 (Grid Search) 在大规模数据集上可能面临什么样的挑战？你有什么有效的应对策略？

6. 面试官：假设你需要对多个参数进行网格搜索，你会如何有效地管理和组织这些参数组合？

7. 面试官：如何利用交叉验证结合网格搜索来提高模型评估的准确性？请分享你的实践经验。

8. 面试官：网格搜索 (Grid Search) 在使用过程中可能遇到的性能问题是什么？你会采取什么措施来解决这些问题？

9. 面试官：你能否举例说明一种情况下网格搜索 (Grid Search) 对模型的性能产生了显著影响？并解释这种影响产生的原因。

10. 面试官：网格搜索 (Grid Search) 和超参数优化 (Hyperparameter Tuning) 之间有怎样的关系？请阐述你的观点。