Clasificación: sin victoria prometida

La regresión logística predice la clase del píxel central a partir de las 36 características estandarizadas o de puntuaciones PCA. El número de componentes y C se eligen con tres pliegues estratificados de entrenamiento, y cada Pipeline reajusta su media, escala y PCA dentro del pliegue; el conjunto de prueba solo se usa tras la selección.

La precisión equilibrada promedia la exhaustividad (recall) sobre las clases. Una ejecución de referencia elige 24 componentes en las dos rutas PCA, con precisión equilibrada en prueba de alrededor de 0.794 para todas las características, 0.806 para PCA de covarianza con 24 y 0.798 para PCA de correlación con 24: una comparación, no una clasificación universal.

En la matriz de confusión, el suelo gris húmedo tiene una exhaustividad mucho menor que el algodón o el suelo rojo.