在模型做网格搜索法之前在一个样本上划分了训练集和验证集，之后在模型开发的时候重新在同一个样本上划分训练集和测试集，样本重叠了，但是样本是随机的不一样，相互独立，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

在同一个样本上进行重复划分训练集和测试集可能会导致数据泄露，因为模型可能会从测试集中学习到一些信息，从而在测试集上表现更好。这可能会导致最优参数在新的数据集上不再是最优的。

为了避免数据泄露，应该在一个样本上进行一次划分，然后使用交叉验证来评估模型的性能和选择最优参数。这种方法可以确保模型在整个数据集上进行了训练和测试，从而减少了数据泄露的风险。