请问我在一个样本里面随机抽取一部分训练集，开发模型之后，再在同一个样本里面随机抽样测试集，两个样本重叠了但是不一样，相互独立，这样可以吗，这样会不会造成数据泄露，如果可以的话，获得的最优参数在新的训练集和测试集中是不是最优的呢

这种方法可以使用，但是需要小心数据泄露的问题。如果训练集和测试集是从同一个样本中抽取的，那么可能会出现一些问题，例如模型在测试集上表现好，但是在新的数据集上表现不佳。这是因为模型已经过度拟合了这个样本，而没有很好地泛化到新的数据集中。

为了避免这种问题，可以采用交叉验证的方法，将样本分成若干个子集，轮流使用其中一个子集作为测试集，其他子集作为训练集，重复多次并取平均值。这样可以更好地评估模型的泛化能力，也能够获得更好的最优参数。

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请问我在一个样本里面随机抽取一部分训练集，开发模型之后，再在同一个样本里面随机抽样测试集，两个样本重叠了但是不一样，相互独立，这样可以吗，为什么呢

可以，因为样本重叠但不完全相同，相互独立。这种方法被称为交叉验证，可以有效地评估模型的性能并降低过拟合的风险。通常会使用k折交叉验证，将样本分为k个部分，每次使用其中k-1个部分作为训练集，剩余的部分作为测试集，这样可以得到k个模型的性能评估结果。

请问我在一个样本里面随机抽取百分之八十作为训练集，开发模型之后，再在同一个样本里面随机抽样百分之八十样本作为测试集，两个样本重叠了但是不一样，这个可以吗，为什么呢

这种做法是不可取的，原因如下：

1. 数据泄露：训练集和测试集重叠，会导致模型在测试集上表现得过于优秀，实际应用时可能出现过拟合的情况。因为模型在训练时已经见过部分测试集数据，所以在测试时会表现得更好。

2. 模型评估不可靠：测试集数据和训练集数据来自同一个样本，无法真正反映模型的泛化能力。如果要准确评估模型的性能，测试集应该来自独立的数据集。

因此，为了避免数据泄露和评估不可靠，应该在同一个样本中使用交叉验证或者留出法来划分训练集和测试集，或者使用独立的数据集来进行测试。