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,