本文详细介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行随机森林模型和决策树的可视化及复用。通过GEE的数据集和计算资源，我们可以准备遥感数据、训练模型、评估性能，并可视化决策树结构。同时，文章还展示了如何将训练好的模型应用到新数据上以及导出模型以供其他环境使用。
随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。它由多个决策树组成，通过集成每个决策树的预测结果来做出最终的预测。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台实现随机森林模型的可视化和复用。
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GEE简介
Google Earth Engine是一个用于分析地理空间数据的云平台，它提供了丰富的遥感数据集和强大的计算资源，可以用于各种地球科学和环境应用。在本文中，我们将使用GEE来实现随机森林模型和决策树的可视化和复用。 -
数据准备
首先，我们需要准备用于训练和测试随机森林模型的数据。GEE提供了许多遥感数据集，包括地表覆盖类型、气象数据等。我们可以使用这些数据集来构建特征，并为每个样本提供标签。
以下是一个使用GEE加载Landsat遥感影像数据的示例代码：
// 定义区域
var region = ee.Geometry.Rectangle(
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