变量重要性分析是一种用于评估模型中每个特征（变量）对模型性能的影响程度的方法。通过分析每个特征的重要性，可以帮助我们理解模型如何利用不同特征来进行预测，并且可以帮助我们选择最重要的特征，以便更好地解释模型和优化模型性能。在本案例种，使用不同机器学习方法，然后根据该函数对各参与构建模型的变量进行重要性分析，这样最后可以获取各变量的一个数值，最终就可以根据变量重要性来进行模型的优化和变量冗余的处理。
常见的变量重要性分析方法包括：
1. 特征选择法：通过对特征进行评估和排序，选择最重要的特征，来构建更简单的、更具有解释性的模型。常见的特征选择方法包括：过滤法、包裹法和嵌入法等。
2. 基于树模型的方法：如决策树、随机森林、梯度提升树等，这些模型可以提供每个特征在模型中的重要性得分，以及每个特征的相对重要性排序。
3. 基于线性模型的方法：如线性回归、逻辑回归等，这些模型可以提供每个特征的系数值和标准化系数值，以及每个特征对目标变量的影响程度。
4. 基于神经网络的方法：如深度学习模型，这些模型可以提供每个特征在网络中的权重值，以及每个特征对目标变量的影响程度。
需要注意的是，不同的变量重要性分析方法适用于不同类型的数据和模型，选择合适的方法需要结合具体应用场景和问题进行综合考虑。
在 Google Earth Engine（GEE）中，classifier.explain()方法用于获取分类器模型的特征重要性。该方法返回一个 FeatureImportance 对象，该对象包含以下属性：