本人github
在机器学习中，打乱数据集通常有以下几个作用：
防止过拟合（Overfitting）
数据集的顺序可能包含一些模式或者偏见，例如，如果你的数据集是按类别排序的，模型可能会学习到这种顺序，而不是从数据的特性中学习。这会导致模型在训练集上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现很差。
改善泛化能力
通过打乱数据，模型在训练过程中会接触到更多不同类别的数据，这样有助于模型更好地泛化到未见过的数据。
更好的优化
数据集通常分为多个批次进行模型训练。如果数据是有序的（例如，所有的正例都在一起，接着是所有的负例），那么每个批次可能都非常相似，这将影响优化算法（如梯度下降）的效果。
公平性
在某些情况下，数据集可能有不平衡的类别分布。打乱数据有助于确保每一个小批量数据都有不同类别的合理分布，这样所有的类别都能得到有效地学习。
加速收敛
在一些情况下，打乱数据甚至可以加速模型训练的收敛速度。
总体而言，打乱数据集是一种常用的预处理步骤，目的是为了使模型训练更加稳健和有效。
举个例子说明它的好处
当然，让我们以一个简单的例子来解释打乱数据集在机器学习中的好处。
场景：
假设我们有一个二分类问题，目的是根据一些特性来预测一个人是否会购买某个产品。数据集有1000个样本，其中500个样本是“会购买”（标签为1），另外500个样本是“不会购买”（标签为0）。
未打乱数据：
如果这1000个样本是有序的，即前500个都是“会购买”，后500个都是“不会购买”，那么：
-
过拟合风险：模型可能会先学习到“所有人都会购买”，然后是“所有人都不会购买”，而无法准确地从特性中学习。
-
训练不稳定：如果我们用批量梯度下降进行训练，并且每个批次包含100个样本，前几个批次的标签都是1，后几个批次的标签都是0。这将导致模型在前几个批次极端地偏向于“会购买”，然后又极端地偏向于“不会购买”。
打乱数据：
如果我们打乱这1000个样本，每个批次的100个样本将是随机的，包括“会购买”和“不会购买”。
-
减少过拟合：模型现在在每个批次都看到两类标签，可以更准确地从特性中学习。
-
训练更稳定：每个批次现在都有各种标签，梯度下降优化会更稳定。
-
更快的收敛：由于模型在每个步骤都得到了更全面的信息，它可能会更快地找到一个好的局部或全局最小值。
通过这个简单的例子，你可以看到打乱数据集在实践中是非常有用的。它使模型训练更稳健，并有助于模型更好地泛化到未见过的数据。