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简介
函数
stratifiedSample(numPoints,classBand,region,scale)
gve.Classifier.smileCart(maxNodes,minLeafPopulation)
代码
结果
简介
CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的决策树分类方法，可以用于土地分类。
下面是使用CART方法进行土地分类的步骤：
1. 数据准备：收集一定数量的土地样本数据，并对其进行标记。每个样本应包含一组土地特征（如土壤类型、植被覆盖、坡度等）以及其对应的分类标签（如农田、林地、草地等）。
2. 特征选择：根据土地特征的重要性，选择一个特征作为根节点。常用的特征选择方法包括信息增益、基尼指数等。
3. 构建树：根据选择的特征划分数据集，并在每个子节点上重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件。停止条件可以是达到最大深度、节点中的样本数不足以再进行划分等。
4. 剪枝：为了避免过拟合，可以对构建好的决策树进行剪枝。剪枝的目的是通过合并一些节点，减少树的复杂度，提高模型的泛化能力。
5. 预测：使用构建好的决策树对新的土地样本进行分类预测。将样本的特征值从根节点开始依次匹配，直到达到叶子节点，即可得到预测的分类结果。
需要注意的是，CART方法对于离散型和连续型的特征处理方式略有不同。对于离散型特征，可以直接根据特征的取值进行划分；对于连续型特征，需要选择一个阈值进行划分。
此外，CART方法还可以用于回归问题，即用于预测连续型变量的值。在这种情况下，树的建立和剪枝的过程与分类问题类似，只是在预测时输出的是平均值而不是离散的类别标签。
函数
stratifiedSample(numPoints,classBand,region,scale)
影像波段分层采样
方法参数
- numPoints( number )
波段采样的数量
- classBand( string,optional )
可选参数，分类波段id
- region( Geometry,optional )
可选参数，采样区域
- scale( number,optional )
可选参数，缩放
返回值: FeatureCollection