GEE中之集成堆叠模型（stack ensemble）

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/ /代码 https:/ /code.earthengine.google.com/bd 19f473c37ebe258bfebe5d55ca2fd6?noload= true 集成堆叠模型是一种机器学习集成策略，它集成许多模型来提高模型的整体性能。堆叠的主要思想是将众多基础模型的预测输入到称为元模型或混合器的高级模型中，然后将它们组合起来以获得最终预测。也就是把多个基础模型预测的各个类别的概率输出出来，做为变量，再次输入元模型中进行预测 集成堆叠模型模型的结果。 堆叠是一种通过合并多个基础模型结果来提高预测性能的策略，它能减少预测中的偏差和方差，同时通过使用多样化的模型减少过拟合风险，增强对不同数据的鲁棒性。但同时如果每个模型的结果都不好，用 stack ensemble那就是大便上面叠大便了(比如我的例子)。 近几年经常有论文结合GEE与stack ensemble在一起，我一直不知道咋弄的，后来通过我的好兄弟GEEer成 ………………………………