एपीआई ट्रांज़िशन गाइड

इस पेज पर, Earth Engine API में हुए बदलावों के बारे में जानकारी दी गई है. साथ ही, नए एपीआई की सुविधाओं पर स्विच करने के लिए ज़रूरी चरणों के बारे में बताया गया है.

trainClassifier

Image.trainClassifier() और FeatureCollection.trainClassifier() एल्गोरिदम को 25/8/2016 को बंद कर दिया गया था. इनकी जगह Classifier.train() एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया जा रहा है. नए एपीआई में, ट्रेनिंग डेटा इकट्ठा करने और क्लासिफ़ायर बनाने के चरणों को अलग-अलग किया गया है. इससे क्लासिफ़ायर पैरामीटर को आसानी से ऐक्सेस किया जा सकता है. साथ ही, ट्रेनिंग डेटा पर बेहतर कंट्रोल पाया जा सकता है. जैसे, पुष्टि करने के लिए ट्रेनिंग डेटा को अलग-अलग हिस्सों में बांटना.

यहां दिए गए उदाहरण में, trainClassifier() से Classifier.train() में बदलने का तरीका दिखाया गया है: (ज़्यादा जानकारी के लिए, क्लासिफ़िकेशन सेक्शन देखें.

स्टाइल के हिसाब से कॉन्टेंट को कैटगरी में बांटने वाले पुराने क्लासिफ़ायर

var classifier = image.trainClassifier({
  training_features: collection,
  training_property: "class",
  classifier_name: "Cart",
  scale: 100
})
var result = image.classify(classifier)

नई स्टाइल क्लासिफ़ायर

var training = image.sampleRegions({
  collection: collection,
  scale: 100,
})
var classifier = ee.Classifier.smileCart().train(
  features: training,
  classProperty: "class",
})
var result = image.classify(classifier)

बदलावों का सारांश

  • क्लासिफ़ायर अब ee.Classifier नेमस्पेस में मौजूद किसी एक कंस्ट्रक्टर का इस्तेमाल करके बनाए जाते हैं.
  • ट्रेनिंग पॉइंट, इमेज से निकाले जाते हैं. इसके लिए, sample(), sampleRegions() या stratifiedSample() का इस्तेमाल किया जाता है
  • नया क्लासिफ़ायर सिस्टम, बूटस्ट्रैपिंग की सुविधा सीधे तौर पर नहीं देता. हालांकि, ट्रेनिंग पॉइंट पर randomColumn() के ज़रिए रैंडम सैंपलिंग का इस्तेमाल करके, कई क्लासिफ़ायर बनाए जा सकते हैं और मैन्युअल तरीके से बूटस्ट्रैपिंग की जा सकती है.
  • क्लासिफ़ायर का मोड (क्लासिफ़िकेशन, रिग्रेशन या संभावना) classifier.setOutputMode() का इस्तेमाल करके सेट किया जाता है