作者：CSDN @ _养乐多_

在随机森林中，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。在分类问题中，每棵决策树会为每个样本投票，然后采用众数来确定最终的类别。例如，如果有五棵树的分类输出为 [A, B, A, A, B]，则众数是 A，因为 A 出现的次数最多，所以最终该像素被归类为A类。

在 Google Earth Engine (GEE) 中，默认的随机森林（Random Forest）分类器使用的投票统计方法是众数。但是，也可以考虑使用不同的统计方法，比如均值、中位数等。文章写到这，好像发现除了众数意外的其他统计方法似乎都没啥意义。

但是本文还是会介绍 GEE 上对随机森林分类结果的投票的统计方法修改方法，以帮助大家熟悉 GEE 上的关键API。

结果如下图所示，

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