随机森林遥感分类python

随机森林是一种常用的机器学习算法，可以用于遥感图像分类。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现随机森林遥感分类。

首先，你需要导入必要的库和模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，你需要准备好训练数据和标签。训练数据是遥感图像的像素值，标签是对应的分类类别。

然后，将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

其中，train_data是训练数据集，labels是对应的分类标签。test_size表示测试集所占比例，random_state是随机种子，用于保证每次划分的结果一致。

接下来，创建一个随机森林分类器，并进行训练：

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

其中，n_estimators表示随机森林中决策树的数量。

训练完成后，可以使用训练好的模型进行预测：

y_pred = rf.predict(X_test)

最后，可以使用准确率等指标来评估分类器的性能：

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)