k近邻适合有十几个特征但是训练数据少的二分类样本吗

k近邻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。在十几个特征但是训练数据少的情况下，k近邻算法可能会出现过拟合的情况，因为数据样本太少，很容易出现样本噪声的影响。此外，k近邻算法的计算复杂度较高，对于大规模数据集的处理效率不高。因此，在这种情况下，建议采用其他的机器学习算法，如决策树、支持向量机等。这些算法可以更好地处理少量训练数据的问题。

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K近邻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，k近邻算法是一种可以考虑使用的机器学习算法。

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，并且可以处理高维数据。

然而，k近邻算法的计算复杂度较高，在处理大规模数据集时效率较低。此外，k近邻算法对于训练数据中的噪声敏感，可能会出现过拟合的情况。因此，在使用k近邻算法时需要注意数据预处理和模型参数的选择，以避免过拟合和提高算法的效率。

综上所述，k近邻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处理高维数据的能力。但需要注意计算复杂度和噪声敏感性的问题。

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。