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Spatiotemporal machine learning in Python (Part 1)

Formale Metadaten

Titel
Spatiotemporal machine learning in Python (Part 1)
Serientitel
Anzahl der Teile
57
Autor
Lizenz
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Identifikatoren
Herausgeber
Erscheinungsjahr
Sprache
Produzent
ProduktionsortWageningen

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet
Genre
Abstract
Software requirements: opengeohub/py-geo docker image (gdal, rasterio, eumap, scikit-learn) This tutorial covers the theoretical background for machine learning and python implementations, as well as integrating raster data with scikit-learn models. Why use pyeumap.LandMapper? The tutorial shows how to prepare the training samples with spatial overlay, how to evaluate the ML model performance with spatial cross-validation, how to tune the ML model with hyperparameter optimization, how to get the final ML model ,and finally how to generate spatial predictions using the fitted model.
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