GEE机器学习——混淆矩阵Classifier.confusionMatrix()和errorMatrix()和exlain()的用法（js和python代码）
混淆矩阵 根据训练数据计算分类器的 2D 混淆矩阵（即：重新代入误差）。矩阵的轴 0 对应于输入类，轴 1 对应于输出类。行和列从类 0 开始，并按顺序增加直至最大类值，因此如果输入类不是基于 0 或顺序的，某些行或列可能为空。 混淆矩阵是一种用于衡量分类模型性能的工具。它以表格形式展示了模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测结果...
GEE机器学习——最大熵分类器案例分析（JavaScript和python代码）
最大熵分类器 创建最大熵分类器。Maxent 用于使用已知存在位置和大量“背景”位置的环境数据来模拟物种分布概率。有关更多信息和引用，请参阅：https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/ 和参考出版物：Phillips 等。al.，2004 年物种分布建模的最大熵方法，第二十一届国际机器学习会议论文集。输出是一个...
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