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
GradientTreeBoost方法的具体介绍梯度提升树(GradientTreeBoost)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。GradientTreeBoost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