作者：CSDN @ _养乐多_

在随机森林中，随机生成的每棵决策树都对输入数据进行分类或回归，并产生一个输出。对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签 ，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。例如，如果有五棵树的分类输出为 [0.1, 0.2, 0.3, 0.1, 0.1]，则平均数是0.16，所以最终该像素被预测为0.16。

在 Google Earth Engine (GEE) 中，默认的随机森林（Random Forest）回归器使用的投票方法是计算平均数。但是，也可以考虑使用不同的统计方法，比如众数、中位数等。

本文将介绍 GEE 中对随机森林回归结果的投票方法的修改和优化，以帮助大家熟悉 GEE 上的关键API。

结果如下图所示，

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