sklearn决策树完成卫星数据集分类

最新推荐文章于 2023-04-05 14:51:41 发布
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#sklearn #决策树 #网格搜索 #交叉验证

本文通过分层采样、交叉验证、网格搜索等方法优化决策树模型，将分类准确率从0.79提升至0.85。采用卫星数据集进行训练与测试，展示如何选择最佳超参数。

1、加载卫星数据集

2、分层采样划分训练集和测试集

使用交叉验证，所以不单独划分验证集

3、使用默认参数，交叉验证决策树的分类效果

4、网格搜索决策树最佳超参数

5、基于选择的最佳超参数，训练决策树模型，并在测试集上验证分类效果

分类准确率由默认参数的0.79提升到0.85

卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-22 17万+
卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，卫星遥感技术通过搭载在卫星上的传感器获取地球表面的电磁波信息，为地物分类与变化检测提供了宏观、动态的观测数据。随着高分辨率遥感卫星（如高分系列、哨兵系列）的发展，遥感影像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率不断提升，为精准地物识别和动态变化监测奠定了基础。地物分类旨在将遥感影像中的像元按地表覆盖类型（如植被、水体、建筑、农田等）进行分类，而变化检测则通过对比不同时期的影像，识别地表覆盖的变化区域（如城市扩张、森林砍伐、土地退化等）
数据处理和分析之分类算法：随机森林(RandomForest)：大数据环境下的随机森林应用
2401_87715305的博客
10-03 1608
在大数据环境下，随机森林的性能优化不仅涉及参数调整，还需要考虑数据预处理和利用并行或分布式计算资源。通过合理选择参数和优化策略，可以有效提升模型的训练效率和预测性能。高准确性随机森林通过集成多个决策树，能够显著提高预测的准确性。每个决策树在训练时使用不同的数据子集和特征子集，这有助于减少过拟合，提高模型的泛化能力。鲁棒性随机森林对异常值和噪声数据具有较强的鲁棒性。由于是基于多个决策树的集成，单个树的错误不会对整体预测结果产生太大影响。特征重要性评估。
【sklearn】2.分类决策树实践——Titanic数据集
兴趣使然的创作者
09-05 1594
在上一篇【sklearn】1.分类决策树学习了sklearn决策树的一些接口后，现在利用kaggle上泰坦尼克号的数据集进行实践。 数据集获取 在Kaggle上下载Tictanic数据集 下载地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据集中有三个文件，一个是训练集，一个是测试集，还有一个是提交的答案范例。 本次仅使用训练集。 sklearn实战 导入库 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTre
python sklearn决策树
01-06
内含原始数据集，测试集和实验要求，运用sklearn简单实现决策树，用于学习python，sklearn基础，能够生成决策树pdf以供入门者参考
tensorflow2.3实现卫星图像数据分类（CNN）
JerryZhang1111的博客
04-28 863
tensorflow2.3实现卫星数据分类 用卫星拍照图片实现分类算法，卫星图片有 ‘airplane’ 和 ‘lake’ 两种。 ###导入包 import tensorflow as tf import numpy as np import pathlib 查看tensorflow的版本 print('Tensorflow version: {}'.format(tf.__version__)) Tensorflow version: 2.3 用pathlib读取本地数据路径 data_
国产卫星数据影像的分类
Jack_33学习之路的博客
07-23 555
高分一号卫星轨道参数 参数 指标 轨道类型 太阳同步回归轨道 轨道角度 98.0506° 轨道高度 645km 降交点地方时 10:30AM 回归周期 41天 高分一号卫星有效载荷参数 类型 谱段号 谱段范围 (µm) 空间分辨率(m) 幅宽(km) 侧摆能力 重访时间（天） 全色多光谱相机 ...
遥感卫星数据
2201_75781874的博客
04-05 1344
哨兵”（Sentinel）系列卫星数据Terra卫星数据NASA MODIS数据目前网站提供了Sentinel-1, InSAR, ALOS-1, RADARSAT-1,ERS-1,ERS-2,JERS-1,UAVSAR,AirSAR等数据，还有很多其他类型数据。根据小编的测试，目前所有的UAVSAR和AirSAR数据是完全可以免费下载的，其他的数据暂时并没有测试欢迎大家积极反馈可以通过可视化的方法查找具体位置的数据。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（6）：决策树
Morganfs的博客
05-05 1891
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.05.04~2022.05.05 第六章 决策树
土地利用决策树分类
最新发布
03-28
### 使用决策树进行土地利用分类 #### 决策树算法概述 决策树是一种常见的监督学习方法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列条件判断来划分数据集[^1]。在土地利用分类中，决策树能够通过对遥感影像或...
决策树练习题
weixin_42108275的博客
08-09 3135
决策树练习题 1.如果训练集有100万个实例，训练决策树（无约束）大致的深度是多少？ A：一个包含m个叶节点的均衡二叉树的深度等于log2(m)，取整。通常来说，二元决策树（只做二元决策的树，就像Scikit-Learn中的所有树一样）训练到最后大体都是平衡的，如果不加以限制，最后平均每个叶节点一个实例。因此，如果训练集包含100万个实例，那么决策树的深度为log2（106)≈20层（实际上会更多一些，因为决策树通常不可能完美平衡）。 2.通常来说，子节点的基尼不纯度是高于还是低于其父节点？是通常更高/更低
卫星数据集；训练集和验证集
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卫星数据集；训练集和验证集 glacier；rock；urban；water；wetland；wood glacier；rock；urban；water；wetland；wood glacier；rock；urban；water；wetland；wood glacier；rock；urban；water；wetland；wood glacier；rock；urban；water；wetland；wood
python-sklearn数据拆分与决策树的实现
rettbbetter的博客
02-10 1872
学习sklearn对数据拆分的实现，以及实现决策树模型并绘制决策树。数据集用sklearn内置数据及进行举例🌷。 小L希望可以在这里与大家一起进步！💪
sklearn学习笔记1：决策树
happylls666的博客
07-20 916
sklearn决策树学习笔记
数学建模——决策树(sklearn)
Aure219的博客
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weixin_56831217的博客
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卫星通信，卫星过境判断。动态数据传输，动态雷达
机器学习实战5-sklearn训练SVM模型分类回归（make_moons数据集）
知识搬运工的博客
03-06 1万+
先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻 上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了， 例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0 则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}. 更多详细推导原理：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30815237/article/detai...
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一、自带的小数据集（packageddataset）：sklearn.datasets.load_<name>1)        鸢尾花数据集：load_iris（）：用于分类任务的数据集2)        手写数字数据集：load_digits（）:用于分类任务或者降维任务的数据集3)        乳腺癌数据集load-barest-cancer（）：简单经典的用于二分类任务的数据...
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1 自带数据集 from sklearn import datasets # toy datasets # boston for regression X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True) print('boston',X.shape,y.shape) # iris for classification( 3 classes) X, y = d...
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