Перемешивание в машинном обучении представляет собой метод случайного перераспределения данных или параметров модели. Этот подход помогает повысить устойчивость и объективность алгоритмов, а также улучшает их способность к генерализации. Перемешивание служит средством борьбы с систематическими смещениями и способствует качеству обучающих выборок.