对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

当样本较少时，可以考虑使用以下算法：

1

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。由于其简单性和对小样本数据的适应能力，朴素贝叶斯在样本较少的情况下表现良好。

2

决策树（Decision Trees）：决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过一系列的判断节点和叶节点来进行分类。决策树算法通常易于理解和解释，并且对于小样本数据可以表现出色。通过适当的剪枝和限制树的深度，可以避免过拟合。

3

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM 是一种强大的分类算法，它通过在特征空间中找到最优的超平面来进行分类。SVM 在小样本数据上表现良好，因为它可以通过选择合适的核函数来处理高维特征空间，从而避免过拟合问题。

4

集成学习算法（Ensemble Learning）：集成学习通过组合多个基分类器来进行分类，可以提高分类性能并减少过拟合风险。在小样本数据上，可以尝试使用集成学习算法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）。

需要注意的是，对于小样本数据，过度复杂的模型可能会导致过拟合。因此，在选择算法时，应该考虑模型的复杂度和样本数量之间的平衡。