Почему перемешивание данных может сломать модель

В машинном обучении перемешивание (shuffling) данных перед обучением модели часто считается хорошей практикой. Но в некоторых случаях это может привести к неожиданным ошибкам и ухудшению качества модели.

❗ Временные ряды → Если модель предсказывает будущее, перемешивание разрушит временную структуру. Решение: использовать time-based split.

❗ Группированные данные → Например, если данные по одному пользователю оказываются в train и test, это приведёт к утечке данных. Решение: делать групповую валидацию.

❗Последовательные зависимости → В задачах NLP или рекомендательных систем порядок данных может быть критичен.