Как правильно обучить модель после подбора лучших гипер параметров?

Подобрал лучшие гиперпараметры для нейронной сети с помощью поиска по сетке(GridSearchSV). Дальше хочу обучить модель с использование их, но после обучения получаю странный результат. Результат точности и полноты и f меры равны 1. В confusion matrix fp и tn не равны 0. После подбора модель обучал следующим образом:

    def save_and_learn_model(self, preparing_data):
        model = Sequential(self.params['clf__layers'])
        model.compile(optimizer=self.params['clf__optimizer'],
                  loss=self.params['clf__loss'],
                  metrics=self.params['clf__metric'])
        self.history_model = model.fit(preparing_data.X_train,
                                   preparing_data.y_train,
                                   epochs=self.params['clf__epochs'])
        print(model.predict(preparing_data.X_test))
        self.model = model
        self.model.save('best_model')

Почему получается такой результат и как правильно обучать модель после использование GridSearchSV.