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简介

函数

setOutputMode(mode)

Arguments:

Returns: Classifier

classify(classifier, outputName)

Arguments:

Returns: FeatureCollection

arrayGet(position)

Arguments:

Returns: Image

errorMatrix(actual, predicted, order)

Arguments:

Returns: ConfusionMatrix

accuracy()

Arguments:

Returns: Float

kappa()

Arguments:

Returns: Float

consumersAccuracy()

Arguments:

Returns: Array

producersAccuracy()

Arguments:

Returns: Array

代码

结果

单一模型分类

堆叠模型结果

 参考链接

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简介

集成堆叠模型（stacking）是一种使用多个基础模型组合预测的方法。它通过将多个基础模型的预测结果作为输入，再使用一个元模型来组合这些预测结果，得到最终的预测结果。

具体而言，集成堆叠模型包括以下几个步骤：

1. 分割训练数据集：首先，将训练数据集分成多个不重叠的子集，通常称为折（fold）。

2. 训练基础模型：对于每个折，使用一部分子集来训练基础模型。这里可以选择不同类型的基础模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。

3. 生成预测结果：使用训练好的基础模型对剩余的子集进行预测，得到对应的预测结果。

4. 构建新的训练集：将所有基础模型的预测结果组合起来，构建一个新的训练集。每个基础模型的预测结果对应一个特征，而训练集的标签与原始训练数据集的标签相同。

5. 训练元模型：使用新的训练集来训练一个元模型，通常选择的是简单但强大的模型，如线性回归、逻辑回归等。

6. 预测：使用训练好的元模型对测试数据集进行预测，得到最终的结果。