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本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台中，计算机器学习分类算法最优参数的代码，其中包括单一参数的最优和不同参数组合的最优。使用的最优参数计算方法是网格搜索法（Grid Search），GEE 平台上并没有现成的网格搜索法 API，因此，本文在 GEE …作者：CSDN @ _养乐多_
本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台中，计算机器学习分类算法最优参数的代码，其中包括单一参数的最优和不同参数组合的最优。使用的最优参数计算方法是网格搜索法（Grid Search），GEE 平台上并没有现成的网格搜索法 API，因此，本文在 GEE 上手动实现了网格搜索法以求最优参数。并以 kNN 最近邻分类方法为例，分别计算了在不同最近邻数量、搜索方法、距离度量方法和不用参数组合下的分类精度。最后将精度绘制成了一个散点图，散点图如下所示，其中横轴代表不同参数的组合，纵轴代表分类精度，精度最高的点代表最优参数。 文章目录 一、网格搜索（Grid Search）方法二、导入样本数据和特征变量三、单一参数3.1 最近邻数量3.2 搜索方法
