Anúncio: todos os projetos não comerciais registrados para usar o Earth Engine antes de
15 de abril de 2025 precisam
verificar a qualificação não comercial para manter o acesso ao Earth Engine.
ee.Classifier.setOutputMode
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Define o formato de saída de um classificador.
Consulte https://developers.google.com/earth-engine/guides/classification para conferir uma lista dos modos compatíveis com cada classificador.
Uso | Retorna |
---|
Classifier.setOutputMode(mode) | Classificador |
Argumento | Tipo | Detalhes |
---|
classifier | Classificador | Um classificador de entrada. |
mode | String | O modo de saída. Uma destas:
- CLASSIFICATION (padrão): a saída é o número da classe.
- REGRESSÃO: a saída é o resultado da regressão padrão.
- PROBABILIDADE: a saída é a probabilidade de que a classificação esteja correta.
- MULTIPROBABILITY: a saída é uma matriz de probabilidades de que cada classe está correta, ordenada pelas classes observadas.
- RAW: a saída é uma matriz da representação interna do processo de classificação. Por exemplo, os votos brutos em modelos de árvore de decisão múltipla.
- RAW_REGRESSION: a saída é uma matriz da representação interna do processo de regressão. Por exemplo, as previsões brutas de várias árvores de regressão.
|
Exceto em caso de indicação contrária, o conteúdo desta página é licenciado de acordo com a Licença de atribuição 4.0 do Creative Commons, e as amostras de código são licenciadas de acordo com a Licença Apache 2.0. Para mais detalhes, consulte as políticas do site do Google Developers. Java é uma marca registrada da Oracle e/ou afiliadas.
Última atualização 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Última atualização 2025-07-25 UTC."],[[["\u003cp\u003eSets the output mode for a classifier, impacting how results are presented.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOffers various output modes like CLASSIFICATION, REGRESSION, PROBABILITY, MULTIPROBABILITY, RAW, and RAW_REGRESSION, each providing different data representations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNot all classifiers support every output mode; CLASSIFICATION is the default.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe setOutputMode function takes a string argument representing the desired mode and returns the classifier instance.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Classifier.setOutputMode\n\nSets a classifier's output format.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nRefer to https://developers.google.com/earth-engine/guides/classification for a list of supported modes for each classifier.\n\n| Usage | Returns |\n|----------------------------------|------------|\n| Classifier.setOutputMode`(mode)` | Classifier |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `classifier` | Classifier | An input classifier. |\n| `mode` | String | The output mode. One of: - CLASSIFICATION (default): The output is the class number. - REGRESSION: The output is the result of standard regression. - PROBABILITY: The output is the probability that the classification is correct. - MULTIPROBABILITY: The output is an array of probabilities that each class is correct ordered by classes seen. - RAW: The output is an array of the internal representation of the classification process. For example, the raw votes in multi-decision tree models. - RAW_REGRESSION: The output is an array of the internal representation of the regression process. For example, the raw predictions of multiple regression trees. |"]]