<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sat, Mar 26, 2016 at 12:40 PM, Steven Pawley <span dir="ltr"><<a href="mailto:dr.stevenpawley@gmail.com" target="_blank">dr.stevenpawley@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">I would like to draw your attention to a new GRASS add-on, r.randomforest, which uses the scikit-learn and pandas Python packages to classify GRASS rasters.</blockquote></div><br></div><div class="gmail_extra">Thanks, this looks good. Please consider adding an image to the documentation to better promote the module [1] and also an example which would work with the NC SPM dataset [2]. For the addon to generate documentation on the server and work well at few other special occasions, it is advantageous to employ lazy import technique for the non-standard dependencies, see for example <a href="http://v.class.ml">v.class.ml</a> and v.class.mlpy [3].<br><br></div><div class="gmail_extra">Vaclav<br></div><div class="gmail_extra"><br>[1] <a href="https://trac.osgeo.org/grass/wiki/Submitting/Docs#Images">https://trac.osgeo.org/grass/wiki/Submitting/Docs#Images</a><br>[2] <a href="https://grass.osgeo.org/download/sample-data/">https://grass.osgeo.org/download/sample-data/</a><br>[3] <a href="https://trac.osgeo.org/grass/changeset/66482/">https://trac.osgeo.org/grass/changeset/66482/</a><br></div></div>