'GridSearchCV' object has no attribute 'search'

这个错误是因为GridSearchCV对象没有search方法。GridCV是scikit-learn库中用于参数调和交叉验证的类，它主要方法是fit，用于练模型和搜索最佳参数。

如果你想使用GridSearchCV来进行参数调优，可以按照以下步骤操作：

1. 定义你要调优的模型和参数网格。
2. 创建GridSearchCV对象，并传入你的模型、参数网格和交叉验证的参数。
3. 调用GridSearchCV对象的fit方法，传入训练数据进行训练和参数搜索。
4. 使用GridSearchCV对象的best_params_属性获取最佳参数组合。
5. 使用best_params_属性获取的最佳参数组合重新训练模型，并进行预测。

示例代码如下：

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

# 定义模型和参数网格
model = SVC()
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)

# 训练和参数搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数组合
best_params = grid_search.best_params_

# 使用最佳参数重新训练模型并进行预测
best_model = SVC(**best_params)
best_model.fit(X_train, y_train)
predictions = best_model.predict(X_test)

请确保在使用grid_search对象的属性和方法之前，已经正确地导入了相关的库和模块。