ランダムサーチとグリッドサーチは、どちらもScikit-learnでのハイパーパラメータの最適化方法です。主な違いは、グリッドサーチがパラメータのすべての組み合わせを網羅的に試すのに対し、ランダムサーチはパラメータ空間から指定された個数の候補をランダムにサンプリングする点です。そのため、パラメータの数が多い場合やモデルの学習に時間がかかる場合において、ランダムサーチの方が効率的です。