GEE：随机森林回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：小丑西瓜9 | 2024-03-15 06:05:48

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对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。

本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行随机森林回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，训练和应用回归模型，优化回归算法的参数（绘制最优参数分布图）等步骤的方法和代码。

在这里插入图片描述

ee.Classifier.smileRandomForest

创建一个空的随机森林分类器。

函数	返回值

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