name: Première expérience
date: 9 juillet 2018
priority: 1
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    Maquette pour la création du supervisor de minigrida.  Par rapport à la
    version legacy du projet LD2DAPs, le choix du protocole de test est
    générique. Il faut ajouter le chargement dynamique du protocole puis
    réusiner le fonctionnement du supervisor pour respecter l'esprit universel
    de minigrida.
protocol: 
    name: Jurse
    package: protocols.jurse
expe:
  ground_truth: 
    raster: ./Data/ground_truth/2018_IEEE_GRSS_DFC_GT_TR.tif
    meta_labels: ./Data/ground_truth/jurse_meta_idx.csv
  descriptors_script:
    name: descriptors.dfc_aps
    parameters:
      split: 5
      areas:
      - 100
      - 1000
      moi:
      - 0.5
      - 0.9
      rasters:
      - ./Data/dfc_rasters/DEM+B_C123/UH17_GEM051_TR.tif
      - ./Data/dfc_rasters/DEM_C123_3msr/UH17_GEG051_TR.tif
      treshold: 1e4
  cross_validation:
    name: Split
    package: cvgenerators.jurse
    parameters:
      n_test: 5
  classifier:
    name: RandomForestClassifier
    package: sklearn.ensemble
    parameters:
      min_samples_leaf: 10
      n_estimators: 10
      n_jobs: -1
      random_state: 0