随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。   在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意-采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，randomforest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。这样使得在训练的时候，每一棵

  随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。   在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意-采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，randomforest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。这样使得在训练的时候，每一棵

全球森林碳通量（2001-2021）森林碳净通量是指2001年至2021年期间森林与大气之间的碳净交换量，计算方法是模型期间森林排放的碳与森林移除（或封存）的碳之间的平衡（兆克CO2排放量/公顷）。净碳通量的计算方法是将每个建模像素的年平均总清除量减去年平均总排放量；负值是指2001年至2021年期间森林为净碳汇，正值是指森林为净碳源。根据Hansen等人（2013）的全球森林变化树木覆盖率变化数据，在2000年存在森林或在2000年至2012年间建立森林的每个像素中，按照IPCC国家温室气体清单指南计算净通量。该层反映了模型期间（2001-2021年）的累积净通量，必须除以21才能得到年平均

全球森林碳通量（2001-2021）森林碳净通量是指2001年至2021年期间森林与大气之间的碳净交换量，计算方法是模型期间森林排放的碳与森林移除（或封存）的碳之间的平衡（兆克CO2排放量/公顷）。净碳通量的计算方法是将每个建模像素的年平均总清除量减去年平均总排放量；负值是指2001年至2021年期间森林为净碳汇，正值是指森林为净碳源。根据Hansen等人（2013）的全球森林变化树木覆盖率变化数据，在2000年存在森林或在2000年至2012年间建立森林的每个像素中，按照IPCC国家温室气体清单指南计算净通量。该层反映了模型期间（2001-2021年）的累积净通量，必须除以21才能得到年平均