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Spatiotemporal machine learning in Python (Part 2)

Formale Metadaten

Titel
Spatiotemporal machine learning in Python (Part 2)
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 Ensemble ML and python implementations, exploring the general concepts and main advantages of spatiotemporal machine learning. Why use LandMapper? The tutorial also shows how to prepare the training sample via spacetime overlay, how to evaluate the EML model performance via spacetime cross-validation, how to tune the EML model via hyperparameter optimization, to finally fit the final EML model.
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