决策树适合有十几个特征但是训练数据少（大概为80个）的二分类样本吗

在有十几个特征但是训练数据少（大概为80个）的情况下，决策树是一种可以考虑使用的机器学习算法。

决策树是一种基于树形结构的分类模型，它可以根据数据特征进行划分，生成一棵决策树进行分类。在数据量较小的情况下，决策树可以获得较好的分类效果。此外，决策树算法的可解释性比较好，可以帮助我们理解模型的决策过程。

然而，当特征较多时，决策树容易出现过拟合的情况，因此需要进行剪枝等操作来避免过拟合。此外，决策树算法的分类效果受到噪声数据的影响较大，因此在进行模型训练时需要注意数据预处理和特征选择的问题。

综上所述，决策树算法可以考虑用于有十几个特征但是训练数据少的情况下的二分类问题，但需要注意避免过拟合和处理噪声数据的问题。

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随即森林适合有十几个特征但是训练数据少（大概为80个）的二分类样本吗

在有十几个特征但是训练数据少（大概为80个）的情况下，随机森林是一种可以考虑使用的机器学习算法。

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，它可以通过对多个决策树的结果进行综合，获得更加准确的分类结果。在数据量较小的情况下，随机森林也可以获得较好的分类效果，并且可以有效地避免决策树算法的过拟合问题。

随机森林算法具有较好的抗噪声能力，可以处理一些噪声数据，同时也可以处理高维数据，因此在有十几个特征的情况下，随机森林算法可以考虑使用。但是需要注意的是，随机森林算法的训练时间较长，可能需要较多的计算资源。

综上所述，随机森林算法可以考虑用于有十几个特征但是训练数据少的情况下的二分类问题，具有较好的分类效果和抗噪声能力。但需要注意训练时间较长的问题。

k近邻、决策树、随机森林适合有十几个特征但是训练数据少（大概为80个）的二分类样本吗

在有十几个特征但是训练数据少的情况下（大概为80个），k近邻、决策树、随机森林都是可以考虑的机器学习算法。

k近邻算法是一种基于实例的学习方法，它根据样本之间的距离进行分类。在数据量较小的情况下，k近邻算法可以获得较好的分类效果。

决策树是一种基于树形结构的分类模型，它可以根据数据特征进行划分，生成一棵决策树进行分类。在数据量较小的情况下，决策树可以获得较好的分类效果。

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，它可以通过对多个决策树的结果进行综合，获得更加准确的分类结果。在数据量较小的情况下，随机森林也可以获得较好的分类效果。

总的来说，在有十几个特征但是训练数据少的情况下，这三种算法都可以考虑使用。具体选择哪一种算法，需要根据具体问题的特点和数据集的情况进行综合考虑。