地球引擎中级教程——机器学习参数调优

提高机器学习模型准确性的推荐最佳实践是调整不同的参数。例如，在使用ee.Classifier.smileRandomForest()分类器时，我们必须指定Number of Trees。我们知道更多的树会导致更多的计算需求，但这并不一定会导致更好的结果。我们不是猜测，而是以编程方式尝试一系列值并选择可能导致最高准确度的最小值。

代码：

  

   

    

     

    
    

     

      var s2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR");
     
    
   

    

     

    
    

     

      var basin = ee.FeatureCollection("WWF/HydroSHEDS/v1/Basins/hybas_7");
     
    
   

    

     

    
    

     

      var gcp = ee.FeatureCollection("users/ujavalgandhi/e2e/arkavathy_gcps");
     
    
   

    

     

    
    

     

      var alos = ee.Image("JAXA/ALOS/AW3D30/V2_2");
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      var arkavathy = basin.filter(ee.Filter.eq('HYBAS_ID', 4071139640))
     
    
   

    

     

    
    

     

      var boundary = arkavathy.geometry()
     
    
   

    

     

    
    

     

      var rgbVis = {
     
    
   

    

     

    
    

     
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文章来源: blog.csdn.net，作者：此星光明2021年博客之星云计算Top3，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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