Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Treinar e validar modelos preditivos de machine learning com Scikit-Learn e XGBoost para classificação do uso da terra a partir de atributos espectrais e texturais, avaliando importância de variáveis e overfitting.</p>

Célula 05: Modelos de Machine Learning Espacial: Random Forest e XGBoost para Classificação de Imagens

Objetivo de Aprendizagem: Treinar e validar modelos preditivos de machine learning com Scikit-Learn e XGBoost para classificação do uso da terra a partir de atributos espectrais e texturais, avaliando importância de variáveis e overfitting.

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Ciência de Dados Espaciais & GeoAI, o domínio de 'Modelos de Machine Learning Espacial: Random Forest e XGBoost para Classificação de Imagens' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Treinar e validar modelos preditivos de machine learning com Scikit-Learn e XGBoost para classificação do uso da terra a partir de atributos espectrais e texturais, avaliando importância ...