在處理大數據集時，建議使用random_shuffle算法來隨機打亂數據集的順序。這樣可以確保訓練集的數據不會有重復或者有序的模式，從而提高模型的泛化能力。
以下是一個使用random_shuffle處理大數據集的示例代碼：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
int main() {
// 生成大數據集，假設有10000條數據
std::vector<int> dataset;
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
dataset.push_back(i);
}
// 使用random_shuffle算法打亂數據集的順序
std::random_shuffle(dataset.begin(), dataset.end());
// 輸出打亂后的數據集
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
std::cout << dataset[i] << " ";
}
return 0;
}
在實際應用中，您可以根據數據集的大小和內存限制，對數據集進行分塊處理，并逐塊使用random_shuffle算法進行打亂操作。這樣可以確保處理大數據集時不會因為內存不足而導致程序崩潰。
