在使用gridsearchCV()之后没有得到更好的结果，而是手动获得了更好的结果

在使用gridsearchCV()之后没有得到更好的结果，而是手动获得了更好的结果可能是由于以下几个原因：

1. 参数空间不全面：gridsearchCV()是一种自动化的参数调优方法，它会遍历给定的参数空间进行模型训练和评估。但是，如果参数空间设置不全面，可能会导致搜索到的最优参数并不是真正的最优。在手动调优时，可以更全面地考虑参数的组合，从而找到更好的结果。
2. 数据集特点：gridsearchCV()是基于交叉验证的方法，它将数据集划分为训练集和验证集进行模型评估。但是，如果数据集的特点在不同的参数组合下表现不一致，可能会导致gridsearchCV()无法找到最优参数。手动调优时，可以根据数据集的特点进行有针对性的参数调整，从而获得更好的结果。
3. 模型复杂度：gridsearchCV()在搜索最优参数时，可能会受限于模型的复杂度。某些复杂度较高的模型可能需要更多的参数调整才能达到最佳性能，而gridsearchCV()可能无法完全搜索到这些参数组合。手动调优时，可以根据模型的复杂度进行更细致的参数调整，从而获得更好的结果。

总结起来，虽然gridsearchCV()是一种自动化的参数调优方法，但在某些情况下手动调优可能会获得更好的结果。手动调优可以更全面地考虑参数空间、数据集特点和模型复杂度，从而找到更适合的参数组合。在实际应用中，可以根据具体情况选择使用gridsearchCV()或手动调优，或者结合两者的优点进行参数调优。