GEE:梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
作者:CSDN @ _养乐多_
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)平台上进行梯度提升树(Gradient Boosting Tree)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。

文章目录
- 一、梯度提升树函数详细解释
- 二、完整代码链接
- 三、完整代码
一、梯度提升树函数详细解释
下面是对 ee.Classifier.smileGradientTreeBoost 构造函数的参数的详细解释,使用表格格式表示&#
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