在数据量不足的情况下选择合适的数据挖掘模型至关重要。以下为常见推荐的模型：一、朴素贝叶斯；二、决策树；三、K近邻；四、支持向量机；五、逻辑回归；六、集成学习方法；七、正则化方法；其中，朴素贝叶斯由于其简单性和效率常被优选。朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，有较少的参数，因此不需要大量的数据。
一、朴素贝叶斯
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，有较少的参数，因此不需要大量的数据。它尤其适合于维度较高的数据。
二、决策树
决策树易于理解和解释，而且可以自适应地处理特征的交互，所以对于数据量少的情况也有很好的适应性。
三、K近邻
K近邻是基于实例的学习，不需要进行显式的训练过程。尽管如此，对于非常小的数据集，它可能效果较好。
四、支持向量机
支持向量机尤其在数据量较小，但数据维度较高的情况下效果良好。
五、逻辑回归
逻辑回归在数据量不足的情况下也能提供可靠的结果，尤其当加入正则化时。
六、集成学习方法
集成学习方法，如随机森林和Boosting，通过整合多个弱学习器的结果，有时能在数据稀少时得到较好的效果。
七、正则化方法
正则化如L1和L2可以防止模型过拟合，尤其在数据量不足的情况下非常有用。
延伸阅读
如何在数据稀少的情况下进行模型评估
在数据量不足的情况下，模型评估的准确性和可靠性变得尤为重要。常见的策略如交叉验证、自助法等，可以帮助我们更好地评估模型在未见数据上的性能。此外，注意过拟合和选择合适的评价指标也是关键。
