AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_'

在 Scikit-learn 中的 `GridSearchCV` 类中，`grid_scores_` 已经被 `cv_results_` 替代。`cv_results_` 是一个包含了交叉验证结果的字典或者 Pandas DataFrame 对象，可以通过调用 `cv_results_` 来获取相关信息。

下面是一个示例代码，展示如何使用 `GridSearchCV` 和访问 `cv_results_`：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 定义模型和参数集合
model = SVC()
parameters = {'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]}

# 创建 GridSearchCV 对象
grid_search = GridSearchCV(model, parameters)

# 执行网格搜索
grid_search.fit(iris.data, iris.target)

# 访问 cv_results_
cv_results = grid_search.cv_results_

你可以根据需要使用 `cv_results_` 中的各种结果，如最佳参数组合、得分、训练时间等等。具体取决于你的网格搜索设置和评估指标选择。

希望这个解答对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。