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。


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?)

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

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