GEE:使用 ROC 曲线和 AUC 评估分类算法性能

news2024/11/20 2:43:40

作者:CSDN @ _养乐多_

在机器学习和遥感数据分析领域,评估分类算法的性能是关键任务之一。Google Earth Engine(GEE)平台提供了丰富的遥感数据和分析工具,结合 ROC(接收者操作特征)曲线和 AUC(曲线下面积)分析,可以有效评估分类算法的准确性和可靠性。

本文将介绍如何使用 GEE 平台和 ROC 曲线来评估分类算法,并通过计算 AUC 来量化分类性能。

结果如下图所示,

在这里插入图片描述


文章目录

      • 一、什么是 ROC 曲线和 AUC?
      • 二、Google Earth Engine 中的 ROC 分析
      • 三、示例代码解析
        • 3.1 NDVI影像计算
        • 3.2 ROC(接收者操作特征曲线)分析
      • 四、代码链接
      • 五、结论

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