GKDecisionNode

本文介绍了GKDecisionNode类在决策树中的应用,包括如何创建决策树中的节点、指定问题及答案,以及如何通过不同方法创建子节点。还讨论了手动创建与自动学习型决策树的区别。

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GKDecisionNode

手动创建DecisionTree中的节点,他代表了一个明确的问题,问题可能解决的答案和答案完成后的行动。

概括

一个GKDecisionNode实例表示了决策树(GKDecisionTree对象)中的一个元素。决策树包含了两种类型的node,一些node包含了决策树的根node,其代表要做出的单个决策(也称之为question或attribute),并针对决策的(或分支)的每个可能结果引用子node。每个分支可以导致另一个问题node或叶node - 没有分支的node代表由树的决策过程产生的最终结果(或action)。在从一组节点创建决策树之后,您可以使用一组输入(attributes值或answers)呈现树,并且树提供了与每个属性相对应的分支的​​后续操作。

这里有两个方法创建决策树,当你手动定义决策树时只要直接使用GKDecisionNode类-即指定每个问题,每个问题的可能分支以及可能的最终操作。要创建这样一个决策树,使用GKDecisionTree的initWithAttribute:  创建方法,然后使用“创建子节点决策分支”中列出的方法将树枝添加到树中。

代替自动学习型决策树的问题和示例答案,使用GKDecisionTree的initWithExamples:actions:attributes:  方法。

Topics

创建决策分支的子节点(Creating Child Nodes for Decision Branches)

- createBranchWithValue:attribute:
当当前node的属性具有指定值时,创建决策树应使用的子节点。
- createBranchWithPredicate:attribute:
当当前node的属性满足指定的谓词时,创建决策树应该使用的子节点。
- createBranchWithWeight:attribute:
创建决策树应该使用的子节点,作为随机选择的结果,由指定的权重偏移。

关系

继承

NSObject

默认遵守

GKDecisionTree

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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