GEE随机森林分类器参数设置

在GEE中，随机森林分类器的参数设置可以根据实际需求进行调整。根据引用的代码，可以看到以下参数设置：
1. numTrees：随机森林中决策树的数量。在该代码中，numTrees的取值范围是从5到50，步长为5，即每次增加5个决策树进行分类。
2. 训练集和标签：在代码中使用了trainingPartition和classProperty来指定训练集和标签。其中，trainingPartition代表训练集，classProperty代表标签。
3. inputProperties：表示输入图像的波段，用于训练分类器。

另外，根据引用的代码，还可以看到以下参数设置：
1. 随机森林中决策树的数量：在该代码中，决策树的数量为20。
2. 图像分类结果的可视化参数：使用了min、max和palette来设置分类结果的可视化参数。

需要注意的是，具体的参数设置需要根据数据集的特点和具体任务进行调整，以获得最佳的分类效果。参考以上代码和参数设置可以作为起点，并根据实际需求进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [GEE东拼西凑之随机森林分类](https://blog.csdn.net/qq_50291870/article/details/129391880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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