土地被覆分類とは？ 衛星画像や航空写真などのリモートセンシングデータを分析し、地表のさまざまなカバータイプ（例えば、森林、農地、水域、都市地域など）を識別するプロセスです。土地被覆分類は地球環境のモニタリング、土地利用計画、生態系の管理、気候変動の研究など、多くの応用分野で利用されます。 以前の記事で利用した環境省生物多様性センターの植生図をはじめ、国土地理院の地理院地図、産総研のシームレス地質図などが作成され公開されています。 GEEには土地被覆分類を行うためのオブジェクトとしてee.Classifierというものが用意されています。これを利用することで機械学習を利用した土地被覆分類を行うことができます。 ee.Classifierが対応している主要な機械学習モデルは以下の通りです。 決定木(Decision Tree)：条件分岐によってグループに分けられる木の構造をしたものです。回帰に
はじめに 表題の通りの話をたまに聞きます。「ランダムフォレストは内部で変数選択を行う。なので変数選択は必要ない」という主張です。 しかし個人的には、それはあくまでも 他の手法*1と比べれば変数選択しなかった場合の悪影響が少ない ということであって、ランダムフォレストであっても変数選択した方が良いんじゃ？ ということを昔からずっと思っていました。 検証してみます。 思考実験 実際に検証する前に思考実験を行います。 まずパターンA（変数選択なし）とパターンB（変数選択あり）の2通りを考えます。 パターンA 有効な変数：10個 無効な変数：90個 パターンB 有効な変数：10個 のみ（無効な変数なし） ランダムフォレストの弱分類器では、元々の変数の数の平方根くらいの数の変数を使うのが一般的です。そうすると、 パターンAの場合 弱分類器で使う変数は10個。うち有効なもの（の期待値）は1個。 パター
Lecture on Tokyo Medical University titled "theory of generalized random forest and its application to causal inference."
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【GEE】ランダムフォレストで土地被覆分類を行う【衛星データ解析】 - LabCode
ランダムフォレストを使うなら変数選択はしなくてもいいのか？ - 静かなる名辞
一般化ランダムフォレストの理論と統計的因果推論への応用