训练时序数据时，PyTorch DataLoader是否应设置shuffle=True？

结论很明确：时序数据训练时不能随便设shuffle=True，核心原因是时序数据的价值就在于样本间的时间先后依赖关系，打乱顺序会直接破坏模型需要学习的核心规律。

具体分两种场景说明：

• 时序预测类任务（比如用历史气温预测未来温度、股票走势预测）：必须设shuffle=False。这类任务里，每个样本的输入是过去一段时间的序列，输出是未来的结果，模型要学习的是时间维度上的趋势、周期性等依赖关系。如果打乱数据顺序，模型看到的是乱序的时间点，根本没法学到合理的时序逻辑，训练出来的模型完全没用。
• 独立时序片段的分类任务（比如给单段心电图分类、单段语音情绪识别）：可以设shuffle=True。这类任务中，每个训练样本是一段完整独立的时序片段，样本之间没有时间先后关联——比如样本A是昨天的心电图，样本B是上周的心电图，两者本身独立。这种情况下打乱样本顺序，能避免模型因为样本排序（比如按类别排序）学到无关规律，和普通图像分类的逻辑一致。

额外提个关键细节：就算你设了shuffle=False，划分训练集和测试集时也别随机划分，必须按时间顺序切分（比如前80%数据做训练，后20%做测试），不然会出现“未来数据泄露”的问题，导致模型评估结果失真。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chilipepper