collections.shuffle是一个用于随机打乱序列的函数，非常有用的原因包括：
数据随机化：在一些数据处理任务中，需要将数据集随机化以减少可能存在的数据顺序相关性对模型的影响。
提高性能：在某些算法中，对输入数据进行随机化可以提高算法的性能和效果，如随机梯度下降等。
防止过拟合：通过随机化数据，可以减少模型对特定数据分布的过度拟合，提高模型的泛化能力。
增加数据多样性：将数据集随机化可以增加数据的多样性，有助于模型更好地捕捉数据的潜在模式。
总的来说，collections.shuffle可以帮助我们更好地处理和利用数据，提高模型的性能和泛化能力。