随机森林模型和决策树的可视化与复用（基于Google Earth Engine）

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。

1. 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。

2. 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.