gee中随机森林的样本点

gee中随机森林的样本点是指在构建随机森林模型时所使用的训练样本。随机森林模型是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，每个决策树都使用随机抽样的一部分样本进行训练。

在构建随机森林时，会从原始数据集中随机抽取一定比例的样本作为每个决策树的训练集。这种随机抽样的方式有助于增加随机森林的多样性，避免模型过拟合。样本点的选择是随机的，每个样本在训练集中的被选中的概率相等，而不受原始数据集中样本的位置和顺序的影响。

随机森林的样本点并不是采用传统的自助采样（bootstrap sampling）方法，而是采用一种改进的随机采样方法。在这种改进的随机采样方法中，原始数据集中的每个样本仅在某一决策树的训练集中被选中一次，而不是可能被选中多次。这样可以确保每个决策树的训练集之间存在差异，增加了随机森林的多样性。

通过随机森林中的样本点，我们可以训练每个决策树，然后通过集成每棵决策树的预测结果来得到随机森林的最终预测结果。样本点的随机性能够在一定程度上减少模型的方差，增加模型的准确性。因此，合理选择样本点对于构建高性能的随机森林模型非常重要。

相关问题

gee中随机森林精度高

随机森林是一种集成学习方法，它的精度较高，主要有以下原因：

1. 随机森林是基于决策树的，每个决策树只能对一部分数据进行分类，这样可以减少方差，避免过拟合，提高精度。

2. 随机森林使用了自助采样法（bootstrap sampling），即从原始数据中有放回地随机抽取样本形成新的数据集，这样可以增加样本多样性，提高泛化能力。

3. 随机森林在构建决策树时，每次选取的特征都是随机的，这样可以增加特征多样性，提高模型的泛化能力。

4. 随机森林能够处理高维数据，且不需要对数据进行特征选择或降维等操作，这样可以保留更多的信息，提高精度。

综上所述，随机森林具有较高的精度，因此在许多实际应用中得到了广泛的应用。

GEE中随机森林特征重要性百分比

在Google Earth Engine (GEE)中，随机森林的特征重要性百分比可以通过fit()函数中的.featureImportances()方法获取。这个方法返回一个数组，其中包含每个特征的重要性百分比。在GEE中，特征重要性百分比表示每个特征对模型预测的贡献程度。

引用提到了随机森林中可以控制使用的特征数量的参数max_features。这个参数决定了每个决策树在训练时可以考虑的特征数量。增加max_features通常可以提高模型的性能，因为每个节点有更多的选择可以考虑。然而，这可能会降低单个树的多样性，而多样性是随机森林的一项独特优势。因此，在选择max_features时需要平衡性能和多样性。

另一方面，在随机森林中，n_estimators参数表示要使用的决策树的数量。增加n_estimators通常可以提高模型的性能，因为更多的树可以提供更准确的预测结果。然而，增加n_estimators也会增加算法的计算时间。

综上所述，在GEE中，通过fit()函数中的.featureImportances()方法可以获取随机森林的特征重要性百分比。可以通过调整max_features和n_estimators参数来平衡性能和多样性，并选择最佳的参数组合。