GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者:CSDN @ _养乐多_

记录一些在Google Earth Engine (GEE)平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。



一、回归

1.1 问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?

答:GEE平台上有四种机器学习回归算法,分别是随机森林回归、CART(Classification and Regression Trees)回归、梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归、最小距离(minimumDistance)回归。除此之外,还有最小二乘回归、线性回归、多元线性回归。

1.2 问:为什么只有这四种?哪个精度高?

答:因为GEE的API只提供了四种可用的机器学习回归算法。精度高低要根据自己的数据和参数进行调试。

1.3 问:GEE上能否运行深度学习算法?

答:不可以。

// 待更新文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-825587.html

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