GridSearchCV 부분 관련 질문 드립니다.

강의 : 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 - 교차검증 성능평가 cross_val_score()와 하이퍼 파라미터 튜닝을 위한 GridSearchCV

텍스트북 : p117 참고

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강의와 텍스트 북을 참고하며, 다른 데이터 셋을 활용해 복습을 하고 있습니다. 그러던 중 의문 사항이 발생해 질문 합니다. 

estimator = grid_dtree.best_estimator_

pred = estimator.predict(X_test)

print({'테스트 데이터 세트 정확도: 0:.4f'.format(accuracy_score(y_test, pred)))

위 코드를 수행 결과가  최적 파라미터 (p117 상단)혹은 딕셔너리로 임의로 파라미터를 지정해서 확인했을 때(p116)보다 현저히 낮은 정확도를 반환했습니다.

원인을 고민해도 마땅히 떠오르지 않아 여쭤봅니다. 이미 최적 학습이 되어있음에도 불구하고 best_estimator_ 이용시 최고의 정확도가 아니라 낮은 정확도 반환되는 이유가 궁금합니다ㅠ