GEE机器学习——利用分类和回归树(Classification and Regression Trees,CART)土地分类分析

分类和回归树(Classification and Regression Trees,CART)方法

分类和回归树(Classification and Regression Trees,CART)是一种常用的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。

CART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. 决策树构建:从根节点开始,递归地选择最佳的特征和切分点,将数据集划分为子集,直到达到停止条件(如达到最大深度、样本数小于阈值等)。
4. 叶节点标签确定:对于分类问题,叶节点上的样本属于多数类别;对于回归问题,叶节点上的样本的输出值为平均值或中位数。
5. 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。

CART方法的优点包括:
- 可以处理离散型和连续型特征。
- 决策树易于解释和可视化,可以提供清晰的决策规则。
- 对于缺失数据和异常值具有较好的鲁棒性。

然而,CART方法也存在一些限制:
- 决策树容易过拟合训练数据,导致在新数据上的泛化性能下降。可以通过剪枝等方法来缓解过拟合问题。
- 决策树在处理高维数据时可能面临维度灾难的挑战。

因此,在实际应用中,需要根据问题的特点和数据的特征来选择合适的算法和参数配置。

maxNodes 整数,默认:null 每棵树中叶节点的最大数量。如果未指定,则默认为无限制。
minLeafPopulation 整数,默认:1 仅创建训练集至少包含这么多点的节点。

函数

ee.Classifier.smileCart(maxNodes

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