机器学习中怎么对一个样本中有2000*3的数据，然后有81个样本的数据集进行训练

对于一个包含2000*3的数据的样本，可以使用特征工程对数据进行处理，例如选择重要的特征、归一化、缺失值填充等等，以减少数据的维度和噪声，同时提高模型的训练效率和准确率。

对于包含81个样本的数据集，可以使用交叉验证（cross validation）来评估模型的性能和调整模型的参数，以避免过拟合和欠拟合问题。同时，可以考虑使用一些集成学习方法如随机森林（Random Forest）、Adaboost等，来提高模型的泛化能力和鲁棒性。