GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

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。

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文章目录

• • • 一、回归
    • • [1.1 问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？](#1.1 问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？)
      • [1.2 问：为什么只有这四种？哪个精度高？](#1.2 问：为什么只有这四种？哪个精度高？)
      • [1.3 问：GEE上能否运行深度学习算法？](#1.3 问：GEE上能否运行深度学习算法？)

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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。

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