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随机洗牌似乎产生了相同的结果，但仅在前两个实例中。我该如何避免这种情况？

随机洗牌产生相同结果的情况可能是由于伪随机数生成器的种子相同导致的。为了避免这种情况，可以采取以下几种方法：

使用不同的随机数种子：在进行随机洗牌之前，可以使用不同的随机数种子来初始化伪随机数生成器。可以使用系统时间、进程ID、随机数发生器等作为种子，以增加随机性。
增加随机性源：可以引入更多的随机性源来增加随机性。例如，可以结合用户的鼠标移动、键盘输入等随机事件作为种子，或者使用硬件随机数生成器来获取真随机数。
使用更强的随机算法：选择更强的随机算法来生成随机数，以减少重复的可能性。常见的随机算法包括Mersenne Twister、Xorshift等。
检查随机数生成器的周期：某些伪随机数生成器具有较短的周期，可能会导致重复结果的出现。可以选择具有较长周期的随机数生成器来避免这种情况。
验证随机性：在进行随机洗牌之后，可以对结果进行验证，确保没有重复的元素或者相同的顺序。可以编写测试用例来验证随机性，并进行多次洗牌以增加验证的准确性。

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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（二）

4.2 新闻线分类：一个多类别分类示例在前一节中，您看到了如何使用密集连接的神经网络将向量输入分类为两个互斥类别。但是当您有两个以上的类别时会发生什么？...一个随机分类器的分类准确率约为 19%，所以从这个角度看，我们模型的结果似乎相当不错。...这似乎是一个荒谬的错误，但这种情况出奇地常见。因此，你通常应该在将数据拆分为训练集和测试集之前随机洗牌你的数据。...4.2 新闻线分类：一个多类别分类示例在前一节中，您看到了如何使用密集连接的神经网络将向量输入分类为两个互斥类别。但是当您有两个以上的类别时会发生什么？...这似乎是一个荒谬的错误，但这种情况出奇地常见。因此，你通常应该在将数据拆分为训练集和测试集之前随机洗牌你的数据。

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