《表5 随机森林分类的用户精度和制图精度 (%) Tab.5 The User's and Producer's accuracy of the RF classification
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《基于特征空间优化的随机森林算法在GF-2影像湿地分类中的研究》
随机森林的总体精度比其他3种分类的准确度高约10%，证明了基于联合投票的RF决策策略优于KNN、SVM和CART分类器。本文通过计算混淆矩阵来分析随机森林算法的分类性能，各类分类精度如表5所示。
| 图表编号 | XD0015945600 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2018.10.25 |
| 作者 | 詹国旗、杨国东、王凤艳、辛秀文、国策、赵强 |
| 绘制单位 | 吉林大学地球探测科学与技术学院、吉林大学地球探测科学与技术学院、吉林大学地球探测科学与技术学院、吉林大学地球探测科学与技术学院、吉林大学地球探测科学与技术学院、吉林大学地球探测科学与技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
