文件名称：Pyspatialml：空间数据的机器学习建模
文件大小：28.34MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 20:10:42
Python
茶酚 空间栅格数据的机器学习分类和回归建模。 注意-此软件包仍在开发中，可能会做出重大更改。 描述 Pyspatialml是一个Python模块，用于将scikit-learn机器学习模型应用于栅格数据集的“堆栈”。 Pyspatialml包括用于处理多个栅格数据集并执行典型的机器学习工作流程的函数和类，这些工作流程包括提取训练数据并将scikit-learn估计量的predict或predict_proba方法应用于栅格数据集。 Pyspatialml建立在rasterio Python模块的基础上，可完成所有繁重的工作，并且还设计用于通过geopandas模块处理矢量数据。 有关更多信息，请阅读以下文档页面： : 基本原理 涉及栅格数据集的典型的受监督机器学习工作流程包括以下几个步骤： 使用矢量特征或标记的像素从一堆基于栅格的预测变量（例如，光谱带，地形导数或气候网格）中提取