GEE机器学习——利用随机森林RF方法进行土地分类和精度评定

2023-12-19 06:45:40

随机森林方法

随机森林(Random Forest,RF)是一种集成学习方法,用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成,每个决策树都是一个独立的分类器。通过对每个决策树的预测结果进行集成,随机森林能够提供更准确和稳定的预测。

随机森林的主要特点包括:

1. 随机特征选择:在构建每个决策树时,随机森林只考虑一部分特征进行划分,这样可以减少特征之间的相关性,并增加每个决策树的多样性。

2. 自助采样(Bootstrap Sampling):对于每个决策树的训练数据集,随机森林使用自助采样方法从原始训练数据集中有放回地抽取样本,这样可以产生多个略有差异的训练数据集。

3. 决策树集成:随机森林通过对每个决策树的预测结果进行投票或平均,来得到最终的集成预测结果。对于分类问题,采用投票方式确定最终类别;对于回归问题,采用平均方式确定最终输出。

随机森林在实践中具有以下优点:

- 能够处理高维数据和大规模数据集
- 具有较好的鲁棒性,能够处理缺失值和异常值
- 能够评估特征的重要性和影响程度
- 可以应用于分类、回归和特征选择等任务

需要注意的是,随机森林的性能和效果受到参数设置、决策树数量和特征选择等因素的影响。在实际应用中,可以通过交叉验证等方法进行参数调优和模型评估。

numberOfTrees 整数 要创建的决策树的数量。
variablesPerSplit 整数,默认:null 每次分割的变量数量。如果未指定,则使用变量数量的平方根。
minLeafPopulation 整数,默认:1 仅创建训练集至少包含这么多点的节点。
bagFraction 浮点数,默认:0.5

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/134962350
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