地球引擎保姆级教程：机器学习中的Cart回归树与随机森林土地分类及精度评估与结果验证

在本教程中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台进行土地分类任务，其中涵盖了机器学习中的Cart回归树和随机森林算法。我们将通过GEE提供的丰富遥感数据和强大的计算能力来进行土地分类，并使用精度评估和结果验证来评估模型的性能。

地球引擎简介

Google Earth Engine（GEE）是一个用于存储、处理和分析地理空间数据的云平台。它提供了大量的遥感数据集，如卫星影像、地形数据和气象数据，并提供了强大的工具和函数来进行数据处理和分析。GEE还支持使用JavaScript编程语言进行开发，方便用户进行自定义算法的实现。

Cart回归树

Cart回归树是一种常用的决策树算法，用于回归问题。它通过将输入空间划分为矩形区域来构建一棵二叉树，每个叶节点表示一个矩形区域，并预测该区域内样本的平均输出值作为回归结果。Cart回归树的构建过程是自上而下的递归分割，通过选择最佳的特征和切分点来最小化每个子节点的均方差。

在GEE中使用Cart回归树进行土地分类，我们首先需要准备训练数据。训练数据应包含带有标签的地物类型和相应的遥感影像特征。例如，我们可以使用卫星影像数据作为输入特征，并将每个像素的地物类型作为标签。

以下是使用GEE进行Cart回归树土地分类的示例代码：

// 加载训练数据
var trainingData