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GEE：CART（Classification and Regression Trees）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CART（Classification and Regression Trees）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、CART 决策树回归器参数详解
      • 二、完整代码链接
      • 三、完整代码

一、CART 决策树回归器参数详解

下面是对 ee.Classifier.smileCart(maxNodes, min

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