Randomized Search et Grid Search sont tous deux des méthodes d'optimisation des hyperparamètres dans Scikit-learn. La principale différence entre eux est que Grid Search teste exhaustivement toutes les combinaisons possibles de paramètres, tandis que Randomized Search échantillonne de manière aléatoire un nombre donné de candidats dans l'espace des paramètres. Cela rend Randomized Search plus efficace que Grid Search lorsque l'on traite un grand nombre de paramètres ou lorsque le modèle prend beaucoup de temps à s'entraîner.