GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

支持向量机方法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定决策边界，并根据支持向量的位置进行分类。

SVM方法的具体步骤如下：
1. 数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。
2. 特征选择：根据问题的特点选择合适的特征，并对特征进行预处理（如归一化、标准化等）。
3. 模型训练：利用训练数据集，通过优化算法找到最优的超平面，使得间隔最大化。
4. 模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，通常使用准确率、精确率、召回率等指标进行评估。
5. 模型调优：根据评估结果，调整模型参数或选择合适的核函数，以提高模型的性能。
6. 模型应用：使用训练好的模型对新样本进行分类或回归预测。

SVM方法具有以下优点：
- 在高维空间中表现良好，适用于处理复杂的非线性问题。
- 通过间隔最大化准则，具有较好的泛化能力。
- 可以通过选取不同的核函数来适应不同类型的数据。

然而，SVM方法也存在一些限制：
- 对大规模数据集和高维数据处理较为困难。
- 对于数据噪声敏感，需要进行数据预处理和参数调优。
- 训练时间较长，特别是在大规模数据集上。

总而言之，SVM方法是一种强大且广泛应用于机器学习领域的算法，通过最大化间隔来实现分类和回归任务。

decisionProcedure	字符串，默认：“投票”	用于分类的决策过程。“投票”或“保证金”。不用于回归。
svmType	字符串，默认：“C_SVC”	支持向量机类型。“C_SVC”、“NU_SVC”、“ONE_CLASS”、“EPSILON_SVR”或“NU_SVR”之一。
kernelType	字符串，默认：“LINEAR”	内核类型。LINEAR (u′×v)、POLY ((γ×u′×v + coef₀)ᵈᵉᵍʳᵉᵉ)、RBF (exp(-γ×|uv|²)) 或 SIGMOID (tanh(γ×u′×v +系数₀))。
shrinking	布尔值，默认：true	是否使用收缩启发式。
degree	整数，默认：null	多项式的次数。对 POLY 内核有效。
gamma	浮点数，默认：null	核函数中的伽马值。默认为特征数量的倒数。对于 POLY、RBF 和 SIGMOID 内核有效。
coef0	浮点数，默认：null