gee随机森林分类代码

GEE（地理加权估计）通常用于空间数据分析，而随机森林是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。如果你想在Python中使用geopandas库（处理地理数据）结合sklearn（包含随机森林）来做分类任务，这里是一个简单的示例：

# 首先，安装必要的库
import geopandas as gpd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设你有一个GeoDataFrame df，其中包含你的特征变量X和目标变量y
gdf = ... # 加载你的地理数据集

# 提取特征和标签
X = gdf.drop('target_column', axis=1)  # 替换 'target_column' 为你的目标列名
y = gdf['target_column']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练随机森林模型
forest_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
forest_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = forest_model.predict(X_test)

# 计算准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 如果你想保存模型，可以这样做
import joblib
joblib.dump(forest_model, 'random_forest_model.joblib')