作者:CSDN @ _养乐多_
在随机森林中,随机生成的每棵决策树都对输入数据进行分类或回归,并产生一个输出。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。例如,如果有五棵树的分类输出为 [0.1, 0.2, 0.3, 0.1, 0.1],则平均数是0.16,所以最终该像素被预测为0.16。
在 Google Earth Engine (GEE) 中,默认的随机森林(Random Forest)回归器使用的投票方法是计算平均数。但是,也可以考虑使用不同的统计方法,比如众数、中位数等。
本文将介绍 GEE 中对随机森林回归结果的投票方法的修改和优化,以帮助大家熟悉 GEE 上的关键API。
结果如下图所示,