Как правильно использовать GridSearchCV в sklearn?

Имею: код, строящий GridSearchCV с KNN классификатором.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = [{'weights': ["uniform", "distance"], 'n_neighbors': [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}]

KNN_clf = KNeighborsClassifier()
grid_search = GridSearchCV(KNN_clf, param_grid, cv=5, verbose=3)
grid_search.fit(train_data_values, train_data_labels)

Проблема: не могу понять, я могу использовать grid_search после обучения как модель KNN или мне нужно вызвать метод best_params grid_search'а, взять их и использовать в новом KNN классификаторе? Кто-нибудь может, пожалуйста, объяснить?