pytho划分验证集、训练集、测试集需要打乱吗

在划分训练集、验证集和测试集时，应该对数据集进行打乱操作，以避免数据集中的顺序对模型的学习造成影响。如果不打乱数据集，那么数据集中相同类别的样本可能会聚集在一起，从而导致模型在某些类别上的表现更好，而在其他类别上的表现较差。

因此，在划分数据集时，可以使用随机数生成器对数据集中的样本进行洗牌操作，以确保每个类别的样本被均匀地分布在训练集、验证集和测试集中。这样可以确保模型在训练、验证和测试阶段都能够得到充分、准确的数据，从而提高模型的性能和泛化能力。