Google Earth Engine（GEE）-机器学习分类后进行accuracy精度评定以及RMSE和R2的计算.pdf下载

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Google Earth Engine（GEE）——机器学习分类后进行accuracy精度评定以及RMSE和R2的计算 本教程主要的目的就是利用随机森林分类和其它分类进行分析，这里主要的目的就是我们分析除了常规的土地分类，利用errorMatrix(actual, predicted, order)等函数进行分析，但是RMSE 和R2需要自己进行写代码分析，这里面还包含了协方差的计算。主要是复杂的土地分类的调用和运算，也就是影像间的分析，相较于本地的不同，基于影像的还有差异。 内涵详细的代码，大家可以通过自己将代码加载到GEE中，继续逐行的查看和修改。另外，大家需要具体系统的进行GEE的一些基本学习的话，可以前往查看我的主页，具体的专栏大家可以前去我的博客主页学习：涵盖了GEE基础、高阶和应用程序开发以及JavaScript和python两种语言的专栏，同时还建立有GEE图表和应用，外接高阶程序应用等，与此同时，还有微软行星云计算、PIE、AI EARTH等遥感云平台专栏类容可供大家参考。主页链接：https://blog.csdn.net/qq_31988139?type=blog , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_31988139/88215601?utm_source=bbsseo