GEE:使用网格搜索法(Grid Search)求机器学习的最优参数或者参数组合

作者:CSDN @ _养乐多_

本文记录了在 Google Earth Engine(GEE)平台中,计算机器学习分类算法最优参数的代码,其中包括单一参数的最优和不同参数组合的最优。使用的最优参数计算方法是网格搜索法(Grid Search),GEE 平台上并没有现成的网格搜索法 API,因此,本文在 GEE 上手动实现了网格搜索法以求最优参数。并以 kNN 最近邻分类方法为例,分别计算了在不同最近邻数量、搜索方法、距离度量方法和不用参数组合下的分类精度。最后将精度绘制成了一个散点图,散点图如下所示,其中横轴代表不同参数的组合,纵轴代表分类精度,精度最高的点代表最优参数。

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文章目录

      • 一、网格搜索(Grid Search)方法
      • 二、导入样本数据和特征变量
      • 三、单一参数
          • 3.1 最近邻数量
          • 3.2 搜索方法

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