建立样本量少的分类模型如何有代表性的划分训练集和测试集

建立样本量少的分类模型时，为了有代表性的划分训练集和测试集，可以采用以下方法：

1.采用随机抽样的方法，将数据集划分为训练集和测试集。可以采用分层抽样方法，保证训练集和测试集的样本比例相同。

2.在划分训练集和测试集时，应该保证训练集和测试集的样本分布相似，即两个数据集的样本特征分布相同。

3.为了避免过拟合，可以采用交叉验证的方法，将训练集划分为多个小数据集，进行交叉训练和测试，从而得到更加准确的模型。

4.在建立模型时，应该尽量使用所有的数据集，包括训练集和测试集，以提高模型的代表性和泛化能力。

5.在建立模型时，应该使用一些常见的分类算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，以增加模型的可靠性和稳定性。