为什么在模型训练过程中选择的超参数与来自重采样的超参数不同？

在模型训练过程中选择的超参数与来自重采样的超参数不同的原因是因为它们解决了不同的问题，并且有不同的目标和应用场景。

首先，让我们理解一下超参数和重采样的概念：

1. 超参数（Hyperparameters）：超参数是在模型训练之前设置的参数，不由模型自身学习得到，而是需要人为选择。超参数的选择对模型的性能和训练过程有着重要影响，如学习率、批大小、正则化参数等。
2. 重采样（Resampling）：重采样是一种统计方法，用于从给定的数据集中生成新的样本。常见的重采样方法包括交叉验证、自助法（bootstrap）等。

现在我们来解释为什么在模型训练过程中选择的超参数与来自重采样的超参数不同：

1. 目标不同：在模型训练过程中选择的超参数的目标是通过调整超参数来获得最佳模型性能，例如提高模型的准确率或降低模型的损失函数。而来自重采样的超参数的目标是通过生成多个样本集来评估模型的稳定性和泛化能力。
2. 应用场景不同：模型训练过程中选择的超参数主要用于调整模型的结构和参数，以最大程度地提高模型在训练数据上的性能。而来自重采样的超参数主要用于评估模型在不同样本集上的性能，以估计模型的泛化能力。
3. 数据处理方式不同：在模型训练过程中选择的超参数通常使用交叉验证等方法来选择最佳的超参数组合。而来自重采样的超参数是通过对原始数据集进行重采样来生成多个样本集，从而评估模型在不同样本集上的性能。

综上所述，模型训练过程中选择的超参数与来自重采样的超参数不同，是因为它们解决了不同的问题和应用场景。在模型训练过程中选择的超参数旨在优化模型的性能，而来自重采样的超参数旨在评估模型的泛化能力和稳定性。