《表3 特征参数特点及意义》

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《基于Sentinel-2A的太行山区土地覆被分类方法研究》


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随机森林(RF)分类算法属于一个集合分类器,建立在多个决策树上,该分类方法只需要定义两个参数来生成预测模型:所需的分类树数量(n)和每个节点中用于使树增长的特征数量(m)[17]。本文使用R语言“Random Forest”包中的random forest函数循环计算随机森林的分类误差,经过迭代计算,确定n=1 000,(M为分类特征总数)。