在選擇訓(xùn)練集時，我們需要確保訓(xùn)練集足夠代表整個數(shù)據(jù)集的分布，尤其是在多分類問題中，各個類別的樣本應(yīng)該在訓(xùn)練集中有相應(yīng)的體現(xiàn)。以下是對各選項的分析：

A: **有放回簡單隨機抽樣**
- 特點：每次抽樣后，樣本會被放回，可能會導(dǎo)致某些樣本被多次抽中，而另一些可能未被抽中。
- 分析：不太適合用于構(gòu)建訓(xùn)練集，因為它可能導(dǎo)致樣本分布不均勻，尤其是在數(shù)據(jù)量較小的情況下。

B: **無放回簡單隨機抽樣**
- 特點：每次抽樣后，樣本不會被放回，確保所有樣本只被選中一次。
- 分析：適合用于構(gòu)建訓(xùn)練集，能保證樣本的多樣性。不過在類別不平衡時，可能會抽不到某些小類別的足夠樣本。

C: **分層抽樣**
- 特點：按照類別比例進行抽樣，以保證訓(xùn)練集中各類別的比例與整個數(shù)據(jù)集一致。
- 分析：非常適合多分類問題，特別是在類別分布不均衡時，因為它能夠確保每個類別都得到充分的代表。

D: **整群抽樣**
- 特點：隨機選擇部分群組，然后使用這些群組中的所有樣本。
- 分析：不太適合用于訓(xùn)練集選擇，除非數(shù)據(jù)的分組本身具有代表性。否則，可能導(dǎo)致樣本不具備充分的代表性。

綜上，對于多分類模型的訓(xùn)練集選擇，推薦使用 **B:無放回簡單隨機抽樣** 和 **C:分層抽樣**。其中，**分層抽樣**是更為優(yōu)選的方法，因為它能更好地保證類別分布的一致性。