作者：CSDN @ _养乐多_

在使用 Google Earth Engine（GEE）平台进行土地利用分类时，我们采用了随机森林分类器。理论上，由于该算法的随机性，每次运行后的分类结果应该是不同的。然而，我们在实际应用中却观察到每次运行后总体精度OA值和Kappa值都呈现出完全相同的结果。

这种现象引发了对于实验结果的稳定性和随机性控制的深入思考。随机森林算法的随机性源自两个主要方面：首先，每个决策树的训练数据是通过有放回抽样（bootstrap）得到的；其次，在每个节点上，特征的选择是随机进行的。尽管如此，为了确保结果的可重复性和可对比性，GEE上的随机森林分类器采用了随机数生成器的固定种子（seed）。通过在每次运行中使用相同的随机数种子，算法的随机性被控制，导致每次运行的结果都保持一致。

本文将介绍如何在GEE中增加随机森林分类器的变异性，使得每次运行的结果都不同，从而更好地理解和优化土地利用分类的结果。