参数输入
1.样本数据必须包含需要回归的字段
2.回归字段是数值类型
3.影响因子是栅格数据，可添加多个
4.随机种子可以确保每次运行的训练集和测试集一致
5.训练集占比为0-1之间的小数
6.迭代次数：迭代次数越高精度越高，但是运行时间越长
7.模型参数、评估结果、重要性分析为一个文件夹
8.预测的回归栅格：输出结果是浮点类型的栅格数据
输出
回归栅格
模型评估结果
相关推荐
蹦蹦跳跳真可爱58913 小时前
Python----深度学习（基于深度学习Pytroch线性回归和曲线回归）缘友一世1 天前
线性回归之归一化(normalization)i小杨3 天前
pyenv-virtualenv（python 版本管理工具）凕雨3 天前
Cesium学习笔记——坐标系统及坐标转换生信学习小达人3 天前
Arcgis经纬线标注设置（英文、刻度显示）赵钰老师3 天前
【大语言模型DeepSeek+ChatGPT+python】最新AI-Python机器学习与深度学习技术在植被参数反演中的核心技术应用爱的叹息3 天前
关于 梯度下降算法、线性回归模型、梯度下降训练线性回归、线性回归的其他训练算法 以及 回归模型分类 的详细说明真就死难4 天前
ArcGIS、ArcMap查看.shp文件时属性表中文乱码凕雨4 天前
Cesium学习笔记——dem/tif地形的分块与加载Wang201220134 天前
随机深林算法是分类还是回归？