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。