GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

 Gradient Tree Boost 方法的具体介绍

梯度提升树（Gradient Tree Boost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。

Gradient Tree Boost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. 初始化模型：将初始模型设置为一个简单的预测器，如平均值（回归问题）或多数类别（分类问题）。
3. 迭代训练：重复以下步骤，直到达到停止条件：
   - 计算残差：使用当前模型对训练数据进行预测，并计算实际值与预测值之间的残差。
   - 训练新的决策树：使用残差作为目标变量，训练一棵新的决策树模型。
   - 更新模型：将新训练的决策树与当前模型进行加权组合，更新模型预测结果。
4. 模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，通常使用均方误差（回归问题）或准确率（分类问题）等指标进行评估。

Gradient Tree Boost方法的优点包括：
- 能够处理复杂的非线性关系和高维数据。
- 通过迭代训练，逐步改进模型性能，提高预测精度。
- 能够自动处理缺失值和异常值。

然而，Gradient Tree Boost方法也存在一些限制：
- 对于大规模数据集和高维特征空间，计算复杂度较高。
- 对于过拟合的风险较为敏感，需要进行适当的正则化和参数调优。

因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点来选择合适的集成学习方法。

numberOfTrees	整数	要创建的决策树的数量。
shrinkage	浮点数，默认：0.005	(0, 1]中的收缩参数控制过程的学习率。
samplingRate	浮点数，默认：0.7	随机树提升的采样率。