Чем обрабатывать деревья в мае


Обработка сада в мае

РастенияБолезни и вредителиМеры борьбы
Семечковые и косточковые
плодовые культуры
Долгоносики
  • Ранним утром стряхивать с деревьев и кустов на подстилку долгоносика-цветоеда, вишневого долгоносика и т. д.
  • Процедуру повторять через 5 дней.
 Парша, пятнистости, коккомикоз, монилиоз
  • Опрыскивать 1% раствором бордоской смеси в период вегетации.
  • При сильном поражении – обрабатывать деревья препаратами Хорус или Скор сразу после цветения.
Смородина черная, красная и крыжовникОгневка

Для предотвращения вылета бабочек-огневок из-под кустов (до цветения) накрыть землю под смородиной плотным материалом.
___________________________________

БОЛЕЗНИ И ВРЕДИТЕЛИ СМОРОДИНЫ И КРЫЖОВНИКА

Крыжовник и черная смородинаСферотека
  • При появлении первых признаков заболевания опрыскивать кальцинированной содой (50 г на 10 л воды) с мылом (40 г).
  • Обрабатывать растения настоем перепревшего коровьего навоза: 1 ч. навоза + 3 ч. воды. Настаивать в течение 3 дней. Настой развести водой в соотношении 1:3, процедить.
  • Опрыскивание проводить 2–3 раза сразу после цветения с интервалом 7–10 дней.
Земляника и малинаМалинно-земляничный долгоносик
  • За неделю до начала цветения разложить в междурядьях ветки полыни или сосны.
  • Пролить настоем чеснока: 500 г зубков измельчить, сложить в банку объемом 3 л, залить теплой водой и настаивать в темном месте 5 суток; процедить и развести 60 мл настоя в 10 л воды, добавить 40 г хозяйственного мыла.
  • Обязательно регулярно собирать и уничтожать поникшие бутоны с личинками.

___________________________________

БОЛЕЗНИ И ВРЕДИТЕЛИ ЗЕМЛЯНИКИ: ОБРАБОТКА ВЕСНОЙ

 Малинный клещ
  • Опрыскивать 1% коллоидной серой.
  • Опрыскивать препаратом Фитоверм до цветения (2 мл/1 л воды).

Обработка сада весной от болезней и вредителей

Основная задача каждого садовода – получение обильного урожая от плодовых деревьев, кустарников и других посадок сада, цветение ярких представителей клумб. Добиться этих целей возможно при регулярном осмотре сада, проведении агротехнических работ, среди которых – обработка сада от болезней и вредителей. Опрыскивание сада – процедура обязательная, без нее ваш сад вполне возможно даже сможет плодоносить и цвести, но, к сожалению, не долго. Один-два года вы порадуетесь получению экологически чистого урожая без внесения в почву химикатов, а на третий, вполне вероятно, не соберете вообще ничего, или собранный урожай будет не пригоден к употреблению в пищу. Избежать этого не сложно, да и препараты для опрыскивания сада не всегда означают опасную для человека химию. Давайте подробнее разбираться в вопросе, тем более, что время весенней обработки сада уже началось.

Этапы обработки сада

 

Существует множество видов опрыскиваний сада, классифицирующихся по срокам обработки сада, по вносимым препаратам, по целям, а также по проблемам, с которым призвано бороться конкретное опрыскивание. Сегодня речь пойдет об обработке сада весной от болезней и вредителей. Этот вид обработки сада один из основополагающих и важных, потому что как начнете сезон, таким и получите на выходе урожай. Если пропустить или пренебречь весенней обработкой, существуют большие риски порчи урожая или того, что плодовые деревья и кустарники вообще не будут плодоносить в текущем сезоне. Каждое опрыскивание проводится не одномоментно, а в несколько шагов.

 

Давайте поговорим об этапах весенней обработки сада, их традиционно насчитывает три.

Вам могут пригодиться

 

 

Обработка культур в саду

 

Наличие единой схемы обработки сада – это удобно и надежно. Но нельзя забывать о том, что помимо общепринятых сроков и препаратов для опрыскивания сада весной, имеются характерные различия в уходе за конкретными культурами, кустарниками и плодовыми деревьями. А кроме того, помимо опрыскивания, обработка сада включает в себя другие полезные агротехнические процедуры, направленные на борьбу с насекомыми и болезнями. Рассмотрим подробнее заботу о наиболее распространенных культурных посадках в наших садах.

 

 

 

Советы профессионалов по обработке сада

 

Помимо общепринятого плана обработки сада весной, конкретных препаратов, способных справиться с тем или иным заболеванием или насекомым, существует целый свод правил весенней обработки сада. Воспользуйтесь советами профессиональных садоводов, которые я старательно собрала для вас.

 

Обработка сада – обязательный и несложный этап выращивания культурных растений. Помните о своевременности и регулярности процедуры, а также не забывайте о собственной безопасности во время работы в саду.

03.03.2019

Подписаться на рассылку

Обработка сада в мае – СтройСад

ДО РАСПУСКАНИЯ ПОЧЕК

Обработка плодовых культур по зеленому конусу проводится с целью борьбы с яблонным цветоедом и грибными болезнями. Против цветоеда проводят опрыскивание препаратами: Карбофос, Искра-двойной эффект. Искра золотая, или же Децисом, Кинмиксом.

Также семечковые культуры опрыскивают против парши и пятнистости, а косточковые – от монилиоза, клястероспориоза и коккомикоза 3% Бордосской смесью или Медным купоросом. Учтите, что эти медьсодержащие препараты несовместимы ни с какими другими, так что при необходимости придется проводить 2 обработки: инсектицидами против вредителей и Бордосской смесью или Медным купоросом от болезней.

ФАЗА «РОЗОВОГО БУТОНА»

В это время деревья и кустарники повреждают тли, листовертки, долгоносики, медяница, калифорнийская щитовка, клещи, яблонный цветоед. Могут появиться парша, ржавчина, бактериальный рак.

Препараты против вредителей: против клещей применяют Коллоидную серу (при температуре выше 18°С) или Неорон (можно обрабатывать весной, как при пониженных, так и при повышенных температурах). С остальными вредителями помогут справиться Леиис, Кинмикс. Инта-ЦМ, Би-58, Актара. От болезней сад опрыскивают 1 % бордосской жидкостью.

НАЧАЛО ЦВЕТЕНИЯ

Во время цветения растений сад атакуют клещи и долгоносики. А еще могут развиться парша, мучнистая роса, альтернариоз, фузариоз, серая гниль, а на косточковых – монилиоз, клястероспориоз. курчавость, коккомикоз. Если в начале цветения не обработать деревья от болезней и вредителей, плоды могут не завязаться

Препараты: против долгоносиков используют Карбофос, от болезней – Хорус, Гамаир, Эупарен, Абига-Пик, Оксихлорид меди.

ПОСЛЕ ЦВЕТЕНИЯ

После окончания цветения активны гусеницы различных вредителей, а также пилильщики, плодожорки, листовертки, запятовидная щитовка, медяницы, тли, моли и клещи. Растения могут заболеть паршой, монилиозом, альтернариозом, мучнистой росой. От этих вредителей помогут избавиться Фуфанон, Фитоверм, Лепидоцид.

При сильном распространении в саду грибной инфекции необходимо провести повторные опрыскивания. Против парши яблони и груши обрабатывают препаратом Скор.

Хорус и Оксихлорид меди применяют для обработки косточковых культур (вишни, черешни, сливы, абрикоса, алычи, персика) от монилиоза, клястероспориоза и коккомикоза до цветения и после цветения.

В период начала роста побегов яблони опрыскивают от мучнистой росы такими препаратами, как Коллоидная сера, Тиовит-Джет, Скор.

Уход за садом в мае

     Вступил в дело май и раскрасил природу в первые яркие цвета. Деревья стремительно примеряют новые наряды, словно, готовясь к лету, а по земле разошлась молоденькая травушка. Тут же пчелы принялись за дело, оплодотворяя нектаром цветы. С первой половины мая, как только солнце уже постоянно отдает тепло, трава уже стремительно зеленеет, а деревья начинают покрываться плотными листьями. Буквально за неделю листовой покров увеличивается в несколько раз. В это же самое время просыпаются и насекомые-вредители. Поэтому своевременно и правильно проведённые работы спасут наш сад, сделают его здоровым, красивым и урожайным.

   

 

 

УХОД ЗА ПЛОДОВЫМИ ДЕРЕВЬЯМИ И КУСТАРНИКАМИ:

 

 

УХОД ЗА ДЕКОРАТИВНЫМИ ЛИСТВЕННЫМИ ДЕРЕВЬЯМИ И КУСТАРНИКАМИ:

 

 

УХОД ЗА ХВОЙНЫМИ ДЕРЕВЬЯМИ И КУСТАРНИКАМИ: 

 

 

УХОД ЗА ГАЗОНОМ:

 

 

УХОД ЗА ЦВЕТНИКАМИ: 

 

 

Ландшафтный дизайнер ООО «Гринландия» г. Тольятти
Аюпова Гельфия

Чем обработать плодовые весной от вредителей (ТОП-20 препаратов)

Подбор инсектицидов от насекомых – вредителей для обработки деревьев и кустарников является непростой задачей. Каждый год выпускаются десятки новых средств, к которым вредители адаптируются в течение года.

Чем обработать плодовые деревья весной от насекомых — вредителей? Как грамотно подобрать препараты?

В материале «Весенняя обработка сада – ПОШАГОВЫЙ план (6 обязательных этапов)» мы давали поэтапный план весенних обработок и рекомендации по выбору и применению некоторых препаратов.

В этом материале рассмотрим только препараты – ИНСЕКТИЦИДЫ (ТОП-20 самых востребованных и эффективных) для весенних обработок от насекомых — вредителей. Понимая и помня о том, что весенние обработки плодовых, ягодных и декоративных культур это комплексные мероприятия, включающие и обработки инсектицидами от вредителей, и фунгицидами от болезней, и внесение удобрений, и комплекс агротехнических мероприятий (обрезка, перекопка и пр.)

Сроки весенних обработок сада от насекомых вредителей

Весенние опрыскивания плодово-ягодных культур относят к профилактическим обработкам, в первую очередь служащим для упреждения распространения насекомых, уничтожения зимующих стадий (яиц, личинок) и пр. На этом этапе можно значительно снизить количество насекомых — вредителей, что в дальнейшем сократит число обработок в вегетативный период – от времени плодоношения до сбора урожая.

Профилактические весенние обработки плодово-ягодных культур от насекомых-вредителей проводят 2-3 раза в несколько периодов — ранневесенняя обработка, до и после цветения.

а) Обработка инсектицидами до набухания почек (ранневесенняя обработка)

Эти обработки проводят в конце февраля – в марте (в зависимости от региона) при установившихся ночных температурах около 0°С (+/-5°С) до начала активного сокодвижения. Первая обработка от насекомых проводится против зимующих стадий вредителей – щитовки, ложнощитовки, клещи и пр. Обработку проводят как косточковых, так и семечковых культур. На этом этапе важно обработать также кустарники смородины и крыжовника, они опрыскиваются сразу же после того, как сойдет снег. Применяют, как правило, «Препарат 30 Плюс» и/или инсектоакарициды — «Клещевит», «Актара» и др.

б) Опрыскивание плодово-ягодных культур от распускания почек (обработка по «зеленому конусу») до цветения

Обработать плодовые деревья весной от вредителей важно именно в этот период. Это основная весенняя обработка плодово-ягодных культур от насекомых – вредителей. Обработки проводят от комплекса распространенных насекомых — вредителей: цветоедов, растительных клещей, плодожорки, тлей, пилильщиков и др.

Применяют универсальные инсектоакарициды: химические (например, «Актара», «Актеллик», «Фуфанон-Нова»), или биопрепараты, (например, «Вертимек, КЭ», «Биокилл, КЭ», «Фитоверм, КЭ»).

До цветения плодовые сады нужно успеть обработать также от гусениц плодожорки, например, препаратами «Герольд«, «Битоксибациллин» и «Лепидоцид».

в) Обработка сада во время цветения

В это период обработки инсектицидами не проводят.

д) Опрыскивание инсектицидами после цветения плодово-ягодных культур

Обработать плодовые деревья весной от вредителей нужно сразу после цветения. Это также обязательная весенняя профилактическая обработка, поскольку срок защитного действия инсектоакарицидов не более  2-3 недель. Рекомендуется использовать препараты широкого спектра действия.

Далее в период вегетации обработки от насекомых проводят по мере обнаружения насекомых-вредителей.

Препараты и регламенты применения для весенних обработок сада

Рабочий раствор для обработок готовится согласно установленным дозировкам (см. табл.). Норма расхода рабочей жидкости устанавливается в среднем 10л. на 100 м2. площади, или 2-5 л. на куст/дерево, в зависимости от возраста и размера кроны.

Опрыскивания проводятся при температуре не ниже + 2 …5° С в сухую безветренную погоду в утренние или вечерние часы. Важно обеспечить равномерное смачивание ствола и ветвей растения рабочим раствором.

а) Химические инсектициды от вредителей сада

Препарат Дозировка Культура Назначение

1. «Препарат 30 Плюс»
(минерально-масляная эмульсия)
500мл/ 10 л. воды косточковые, семечковые, декоративные культуры, а также виноград зимующие стадии вредителей щитовок, ложнощитовок, тлей, бабочек (гусениц), медяницы, молей, червецов, а также клещей (почковых, войлочных, паутинных и пр.) и др.

2. «Актара, ВДГ/КС»
(тиаметоксам)
1-2 мл./ 10 л. воды виноград, яблоня, груши тля, белокрылка, трипсы, блошки и мушки, медяницы, цикадки, цветоед и др.

3. «Актеллик, КЭ»
(пиримифосметил)
100-150мл./ 10 л. воды виноград, смородина, малина, крыжовник листовая филлоксера (виноградная тля), огневки, пяденицы, пилильщики, листовертки, клещи, галлицы, тли, жуки

4. «Фуфанон-Нова, ВЭ»
5. «Карбофос, КЭ, СП»
6. «Алиот, КЭ»
7. «Антиклещ, КЭ»
8. «Алатар, КЭ*»
(малатион/ карбофос)
10мл./ 10 л. воды (не более 1 раз за сезон) все садовые культуры это инсектициды от основных насекомых — вредителей практически на всех культурах
9. «Би-58 НОВЫЙ/ТОП, КЭ»
(диметоат)
5-10мл./ 10 л. воды яблоня, груша, виноград, смородина, а также др. плодово-ягодные культуры это инсектицид широкого спектра действия против вредных насекомых всех групп и клещей (щитовки, ложнощитовки, клещи, листовертки, тли, медяница, моли, плодожорки, листогрызущие гусеницы, червецы, листовертки и др.)
10. «Кинмикс, КЭ»
11. «Децис Эксперт, КЭ»/ «Децис Профи», ВДГ»
12. «Арриво, КЭ»
13. «Инта-Вир, Таб»
14. «Искра, СП*»
(пиретроиды — дельтаметрин, циперметрин и его производные)
4мл./ 10 л. воды (1-2 таблетки / 10 л. воды) семечковые (яблоня, груша и др.), смородина, косточковые (вишня, слива и др.), виноград яблонная медяница, яблонный цветоед, листовертки, тли, плодожорки и др.

б) Биологические препараты — инсектициды от вредителей садовых растений

ПрепаратДозировкаКультураНазначение

15. «Фитоверм, КЭ/П»
16. «Клещевит, КЭ»
(аверсектин С)
2-4 мл./ 10 л. воды семечковые и косточковые, облепиха, смородина, крыжовник, малина паутинный клещ, тли, гусениц чешуекрылых, личинки пилильщиков, яблонной плодожорки, листовертки и др.
17. «Битоксибациллин, П» (бактерия Bacillus thuringiensis var. thuringiensis)   40-80 гр./10 л. воды яблоня, виноград, смородина, крыжовник, а также др. плодово-ягодные, лесные лиственные растения, хвойники яблонная и плодовая моли, плодожорка, боярышница, крыжовниковая огневка, листовертки (гроздевая), пяденицы (гусеницы 1-3 возраста), паутинный клещ и др.
18. «Лепидоцид П, СК» (бактерия Bacillus thuringiensis var. kurstaki) 20-30 гр./10 л. воды смородина, малина, рябина черноплодная, крыжовник, земляника, яблоня и др. плодовые культуры смородинная листовертка, крыжовниковая огневка, пяденицы (гусеницы 1-3 возраста), пилильщики, яблонная плодожорка, листовертка и др.

19. «Вертимек, КЭ»
20. «Биокилл, КЭ»
(абамектин)
4-8 мл./ 10 л. воды смородина, крыжовник, яблоня и груша, малина, земляника растительные клещи (почковых, войлочных, паутинных и пр.), яблонная медяница, долгоносик, тля и др.

* смесевые препараты

Рекомендации и выводы

Как бы ни был хорош тот или иной инсектицид, он не способен решить все проблемы комплексно, одним заходом. Поэтому необходимо внимательно и точно диагностировать симптомы поражения, определить вид вредителей и подобрать соответствующие средства защиты.

Таким образом, следует:

Сад весной: Чем опрыскивать деревья и кустарники, когда

28 февраля 2018       ditim      Главная страница » Читаем      Просмотров:   35,605

Весной, уже в марте месяце, у заботливого дачника дел выше крыши! Первым делом — идем в сад: проверяем укрытия (в дневные часы при благоприятной погоде их можно проветривать), приступаем к обрезке плодовых деревьев, задумываемся о ранневесеннем опрыскивании сада. Касаемо обработки от вредителей и болезней весной у большинства садоводов-любителей возникают два главных вопроса:

  • Когда начинать опрыскивать деревья и кустарники?
  • Чем можно опрыскивать сад весной?

На оба этих вопроса максимально подробно мы попытались ответить в этой статье.

Сроки: Когда весной опрыскивать деревья и кустарники

Точной даты, когда можно начинать опрыскивание, никто не скажет. Теоретически опрыскивать сад можно уже в конце марта. В эту пору днем температура может подниматься до 10 градусов тепла, а насекомые-вредители просыпаются при температуре 5-6 градусов тепла. К тому же, рано начинают распространяться возбудители грибных заболеваний (гнили, парша, монилиоз). Но обработка в конце марта может оказаться малоэффективной, потому что еще может идти мокрый снег, моросить дождь, и средство быстро смоется. Лучше всего дождаться более сухой, стабильной погоды — в апреле.

Как правило, плодовые деревья в саду весной опрыскивают в два срока:

  • ДО набухания\распускания почек (прежде всего — от болезней),
  • ВО ВРЕМЯ распускания почек в фазе зеленого конуса (прежде всего — от вредителей, а также от болезней).

1. Первое опрыскивание

Когда опрыскивать? На стадии закрытых, спящих почек, как говорится, «по голому дереву», когда на нем еще нет признаков пробуждения. В это время споры грибных заболеваний уже могут начать разлетаться. Считается, что целесообразно проводить обработку, когда среднесуточная температура воздуха достигнет 5 градусов тепла.

Чем? Первое опрыскивание проводится от болезней, поскольку насекомые еще не успели активизироваться — им попросту нечем питаться (почки-то не раскрылись). Опрыскивание защитит сад от различных видов гнилей, монилиоза косточковых культур, от парши — на яблонях и грушах. Используются препараты: бордосская смесь 3%-я, мочевина, железный купорос, медный купорос, медьсодержащие препараты Хом, Оксихом, фунгициды Хорус, Скор, Фармайод, Абига-пик, Нитрафен, Раёк и инсектициды «30 плюс», «Профилактин».

До раскрытия почек актуальна обработка против зимующих стадий вредителей, и здесь на помощь приходят современные препараты «30 плюс» и «Профилактин», а также проверенное комплексное средство «Нитрафен», которое работает и против вредителей, и против болезней.

2. Второе опрыскивание

Когда опрыскивать? По зеленому конусу, когда почки уже лопнули, но листочки еще не начали разворачиваться. Очень важно не пропустить эту фазу, поскольку активизируется яблоневый цветоед (долгоносик).

Чем? Используются инсектициды против вредителей: Искра, Интавир, Танрек, Кинмикс, Фуфанон, Децис Профи. Можно проводить обработку и фунгицидами от болезней: бордосская смесь 1%-я, Хорус, Скор, Оксихом. Только важно учесть, что препарат Хорус хорошо работает при прохладной погоде и больше подходит для первой обработки, а Скор оказывается более эффективным при температурах выше 5 градусов тепла.

Можно опрыскать плодовые деревья еще 2 раза: на стадии розового бутона (не по цветущим растениям) и по завязям, размером с горошинку — против яблоневой плодожорки и от монилиоза (вторая волна). Для опрыскивания подходят Искра и Интавир, Децис, Хорус, а также биопрепараты Фитоверм и Битоксибациллин (работают при температуре выше 14 градусов).

Опрыскивать нужно не только ветви, но и ствол и даже приствольный круг. Обработке подвергаются плодовые деревья, косточковые культуры и ягодные кустарники.

Смородину и малину также лучше обрабатывать в ранние сроки, не дожидаясь набухания почек. Первым делом, можно отправиться собирать клещевые почки (они круглые, а здоровые — вытянутые), их можно различить еще зимой. Просыпается клещ при среднесуточной температуре 5 градусов тепла. Почки нужно собрать и сжечь. Искривленные побеги, которые в прошлом году были поражены тлей, также срезают и сжигают.

Опрыскивать в ранние сроки, пока еще достаточно прохладно, можно акарицидными препаратами против клеща: Теовит-джет, Клещевит, Акарин, Актеллик. При температуре выше 12 градусов тепла применяют биопрепарат Фитоверм.

По набухшим почкам, до распускания листьев опрыскивают инсектицидами: Искра, Децис Профи, Танрек. Для профилактики мучнистой росы смородину опрыскивают медьсодержащими препаратами (бордосская смесь, хорус, хом, оксихом, скор), когда листья уже начали распускаться — в конце мая.

Малину обрабатывают также фунгицидными медьсодержащими препаратами до распускания листьев — против болезней, против вредителей — перечисленными выше инсектицидами.

До распускания почек смородину и крыжовник, зараженные антракнозом или мучнистой росой, опрыскивают растворами нитрафена, карбофоса или бордосской жидкостью.

Внимание! Препараты распыляют при помощи садовых опрыскивателей в безветренную погоду с утра или под вечер.

А что скажет Лунный календарь 2020…

Большинство печатных источников указывает на то, что опрыскивать деревья и кустарники можно начинать в конце марта – начале апреля. А если заглянуть в Лунный календарь на 2020 год, в нем среди прочих работ по уходу за растениями опрыскивать деревья в саду рекомендовано уже в начале марта (рановато, конечно, но такая информация имеет место быть):

В марте:

  • 2, 3, 7, 11, 12, 13, 25, 26 марта — опрыскивание растений от болезней и вредителей.
  • 19, 20, 21, 29, 30, 31 марта — обработка смородины и крыжовника горячей водой.

В апреле:

  • 3, 4, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 20, 21, 22, 25, 26, 27 апреля — обработка растений от болезней и вредителей,
  • 3, 4 апреля — обработка смородины и крыжовника горячей водой.

В мае:

  • 9, 10, 13, 14, 18, 19, 27, 28, 29 мая — обработка растений от болезней и вредителей,

Средства: Чем опрыскать сад весной?

А теперь пробежимся по средствам, которые используются для опрыскивания деревьев и кустарников весной, их мы поделили на две группы: традиционные и современные. В описании каждого средства выделим также рекомендованный срок обработки.

Традиционные препараты:

Мочевина

Традиционно в садоводстве используют концентрированный раствор мочевины для обработки сада ранней весной. Печатные источники предлагают разные дозировки: 500 г, 600 г или 700 г мочевины на 10 литров воды. Соответственно, на выходе получаем 5%-й, 6%-й или 7%-й раствор. На собственном дачном участке для ранневесеннего опрыскивания мы применяем именно мочевину. Как результат — богатый и здоровый урожай яблок, груш, вишни (практически всегда). Лучший результат дает применение комплексного раствора: 700 г мочевины на 10 литров воды + 50 г медного купороса. ДО распускания почек.

Железный купорос

Традиционное, эффективное и универсальное средство. В первой половине апреля раствором железного купороса (300 г на 10 литров воды) можно опрыскать деревья по голым веткам и стволам — это уничтожит вредителей. Раствор меньшей концентрации используется осенью после того, как опали листья с яблони, груши и сливы: 100 г купороса растворяют в 10 л воды. Также 3%-м раствором железного купороса (300 г на 10 литров воды) обрабатывают лишайники на стволах. ДО распускания почек.

Медный купорос

1%-й раствор медного купороса (100 г на 10 л воды) эффективен против грибковых заболеваний, плесени и некоторых вредителей. Используется часто для опрыскивания плодовых деревьев и ягодных кустарников с целью профилактики грибковых заболеваний весной ДО распускания почек. Раствор эффективен против возбудителей парши, монилиоза, клястероспориоза, коккомикоза, антракоза, септориоза и разного рода пятнистостей.

Современные садоводы предпочитают использовать медный купорос весной в составе бордосской смеси или раствора мочевины.

Бордосская смесь

Старое, как мир, средство. Для опрыскивания сада ранней весной ДО распускания почек применяют концентрированный 3%-й раствор, а В ФАЗЕ зеленого конуса — только 1%й раствор бордосской смеси. Подробно о приготовлении раствора речь шла в статье: «Как сделать бордосскую жидкость?»

Нитрафен

Против вредителей в зимующей стадии, пока почки весной еще не набухли, плодовые деревья опрыскивают 3%м раствором Нитрафена (300 г на 10 литров воды), а кустарники — 2%м раствором (200 г на 10 литров). Препарат работает на плодовых деревьях, смородине, крыжовнике и малине. Помимо ствола и веток препаратом опрыскивают почву в приствольных кругах. Читать Обзор препарата «Нитрафен».

Современные препараты:

Кемифос

Препарат «Кемифос» в дозировке 5 мл на 10 литров воды используют против комплекса вредителей на косточковых и плодовых культурах, на ягодных кустарниках. Обработку лучше проводить в утренние или вечерние часы.

Профилактин

Ранней весной до распускания почек при достижении среднесуточной температуры +4 градуса можно провести опрыскивание плодовых деревьев и ягодных кустарников препаратом «Профилактин». Раствор уничтожает вредителей еще до того, как они выйдут из зимней спячки.

Медьсодержащие препараты

Хом и Оксихом применяются как для первого (до распускания почек), так и для второго опрыскивания (фаза зеленого конуса). Раствор готовят, согласно инструкции.

Фунгициды и инсектициды

Для опрыскивания до распускания почек применяют также: фунгициды (от болезней) Хорус, Скор, Фармайод, Абига-пик, Раёк, инсектициды (от вредителей) «30 плюс», «Профилактин».

Когда почки уже лопнули, но листочки еще не начали разворачиваться, применяют инсектициды (против вредителей) Искра, Интавир, Танрек, Кинмикс, Фуфанон, Децис Профи, фунгициды (от болезней) Хорус, Скор, Оксихом.

Народные средства:

Поваренная соль

Для весеннего опрыскивания применяют также раствор поваренной соли: 1 кг на 10 литров воды. Считается, что данный раствор необходим для начала сокодвижения.

Горячий душ

Сразу после таяния снега, но пока почки еще не распустились, проводят термическую обработку кустов смородины и крыжовника: их поливают горячей водой из лейки (80 градусов) из расчета 8-10 литров на 1 куст. Такой способ позволяет уничтожить зимующих вредителей.

Итак, средств для опрыскивания деревьев и кустарников существует огромное количество. И срок обработки во многом будет зависеть от выбранного препарата. Опытные садоводы рекомендуют ориентироваться также на состояние природы: снег почти растаял, температуры уже плюсовые, но почки еще не проснулись — пора начинать опрыскивать. Всего весной можно проводить обработку сада минимум 4 раза (в дачных условиях), потому что в разные сроки активизируются разные вредители и болезни.

Источники, которые были использованы при написании статьи:

  1. Журнал «Приусадебное хозяйство»,
  2. Газета «АиФ на даче»,
  3. Календарь дачника и цветовода на 2020 год, А. Зараев,
  4. Книга «Ваш сад», В. Фатьянов,
  5. Книга «Готовим участок к весне», М. Жмакин,
  6. Видеоканал сайта «Садовый мир» на Youtube.
  7. Видеоканал сайта «Гринсад» на Youtube.

Автор статьи: Диана М.

Похожие статьи

Алгоритм Мо на деревьях [Учебное пособие]

Введение

Алгоритм Мо стал довольно популярным в последние несколько лет и теперь считается довольно стандартной техникой в ​​мире соревновательного программирования. В этом блоге будет описан метод обобщения алгоритма Мо для хранения информации о путях между узлами в дереве.

Предварительные требования

Алгоритм Мо - Если вы еще этого не знаете, прочтите эту замечательную статью, прежде чем продолжить этот блог.

Предварительный обход или порядок DFS дерева.

Проблема 1 - Обработка запросов к поддереву

Рассмотрим следующую проблему. Вам будет предоставлено корневое дерево T из N узлов, где каждый узел связан со значением A [ узел ]. Вам необходимо обработать запросы Q , каждый из которых содержит одно целое число и . В каждом запросе вы должны сообщить количество различных значений в поддереве с корнем и . Другими словами, если вы сохраните все значения в поддереве с корнем и в наборе, каков будет размер этого набора?

Ограничения

1 ≤ N , Q ≤ 10 5

1 ≤ A [ node ] ≤ 10 9

Решение (я)

Выглядит довольно просто, не правда ли? т это? Один из простых способов решить эту проблему - превратить дерево в массив, выполнив обход Preorder, а затем реализовать алгоритм Мо.Поддерживайте таблицу поиска, которая поддерживает частоту каждого значения в текущем окне. Сохраняя это, ответ можно легко обновить. Сложность этого алгоритма будет

. Обратите внимание, что вы также можете решить эту проблему, поддерживая набор в каждом узле и объединяя меньший набор с большим.

Задача 2 - Обработка запросов пути

Теперь давайте немного изменим Задачу 1. Вместо вычисления количества различных значений в поддереве вычислите количество различных значений в уникальном пути от u до v .Я рекомендую вам сделать паузу и попробовать решить проблему на время. Ограничения этой проблемы те же, что и в задаче 1.

Проблема

Важной причиной того, почему проблема (1) сработала прекрасно, было то, что обход dfs-order сделал возможным представить любое поддерево как непрерывный диапазон в массиве. Таким образом, проблема была сведена к «поиску количества различных значений в подмассиве [ L , R ] A, []. Обратите внимание, что это невозможно сделать для запросов пути, поскольку узлы, которые являются O Расстояние ( N, ) в дереве может составлять O (1) расстояние друг от друга в уплощенном дереве (представленное массивом A []).Так что сделать обычный dfs-порядок не получится.

Наблюдения

Пусть узел и имеет k дочерних узлов. Пронумеруем их как v 1 , v 2 ... v k . Пусть S ( u ) обозначает поддерево с корнем u .

Предположим, что dfs () посетит u ' s потомков в порядке v 1 , v 2 ... v k . Пусть x будет любым узлом в S ( v i ) и y будет любым узлом в S ( v j ) и пусть i < j . Обратите внимание, что dfs ( y ) будет вызываться только после завершения dfs ( x ) и исследования S ( x ). Таким образом, прежде чем мы вызовем dfs ( y ), мы должны войти и выйти из S ( x ).Мы воспользуемся этим, казалось бы, очевидным свойством dfs (), чтобы изменить наш существующий алгоритм и попытаться представить каждый запрос как непрерывный диапазон в плоском массиве.

Modified DFS-Order

Давайте изменим порядок dfs следующим образом. Для каждого узла и установите время начала и окончания S ( и ). Назовем их ST ( u ) и EN ( u ). Единственное изменение, которое вам нужно сделать, это то, что вы должны увеличивать глобальную переменную хронометража даже после завершения обхода некоторого поддерева ( EN ( u ) = ++ cur ).Короче говоря, мы будем поддерживать 2 значения для каждого узла и . Один будет обозначать время, когда вы ввели S ( u ), а другой обозначил бы время, когда вы вышли из S ( u ). Рассмотрим дерево на картинке. Ниже приведены значения узлов ST () и EN ().

ST (1) = 1 EN (1) = 18

ST (2) = 2 EN (2) = 11

ST (3) = 3 EN (3) = 6

ST (4) = 4 EN (4) = 5

ST (5) = 7 EN (5) = 10

ST (6) = 8 EN (6) = 9

ST (7) = 12 EN (7) = 17

ST (8) = 13 EN (8) = 14

ST (9) = 15 EN (9) = 16

A [] = {1, 2, 3, 4, 4, 3, 5, 6, 6, 5, 2, 7, 8, 8 , 9, 9, 7, 1}

Алгоритм

Теперь, когда у нас есть необходимое оружие, давайте разберемся, как обрабатывать запросы.

Пусть запрос будет ( u , v ). Мы попытаемся сопоставить каждый запрос с диапазоном в сглаженном массиве. Пусть ST ( u ) ≤ ST ( v ), где ST ( u ) обозначает время посещения узла u в T . Пусть P = LCA ( u , v ) обозначает наименьшего общего предка узлов u и v . Возможны 2 случая:

Случай 1: P = u

В этом случае диапазон нашего запроса будет [ ST ( u ), ST ( v )] .Почему это сработает?

Рассмотрим любой узел x , который не находится в пути ( u , v ).
Обратите внимание, что x встречается дважды или ноль раз в нашем указанном диапазоне запросов.
Следовательно, узлы, которые встречаются в этом диапазоне ровно один раз, - это именно те узлы, которые находятся на пути ( u , v )! (Попытайтесь убедить себя в том, почему это так: все из-за свойств dfs ().)

Это составляет суть нашего алгоритма.При реализации Mo, наша функция добавления / удаления должна проверять, сколько раз конкретный узел появляется в диапазоне. Если это происходит дважды (или ноль раз), то мы не принимаем во внимание это значение! Это можно легко реализовать, перемещая левый и правый указатели.

Случай 2: P u

В этом случае диапазон нашего запроса будет [ EN ( u ), ST ( v )] + [ ST ( P ), ST ( P )].

Здесь применима та же логика, что и в случае 1. Единственное отличие состоит в том, что нам нужно учитывать значение P , то есть LCA, отдельно, поскольку оно не будет учитываться в диапазоне запроса.

Та же проблема имеется на SPOJ.

Если вы не уверены в некоторых элементах этого алгоритма, взгляните на этот аккуратный код.

Заключение

Нам эффективно удалось свести проблему (2) к количеству различных значений в подмассиве путем тщательного учета.Теперь мы можем решить проблему. Этот модифицированный порядок DFS отлично работает для обработки запросов путей любого типа и хорошо работает с алгоритмом Мо. Мы можем использовать аналогичный подход для решения многих типов задач запроса пути.

Например, рассмотрим вопрос о нахождении количества инверсий в пути ( u , v ) в дереве T , где каждый узел имеет значение, связанное с ним. Теперь эту проблему можно решить, используя описанную выше технику и поддерживая BIT или дерево сегментов.

Это мой первый блог, и я приношу свои извинения за возможные ошибки. Я хотел бы поблагодарить сидханта за то, что он помог мне понять эту технику.

Примеры задач

1) Счет на дереве II
2) Фрэнк Синатра - Задача F
3) Вася и Медвежонок

Спасибо за внимание!

Оригинальное сообщение
Блог по теме

.

Как визуализировать дерево решений из случайного леса в Python с помощью Scikit-Learn | by Will Koehrsen

  1. Создайте поезд модели и извлеките: мы могли бы использовать одно дерево решений, но поскольку я часто использую случайный лес для моделирования, он используется в этом примере. (Деревья будут немного отличаться друг от друга!).
 из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
model = RandomForestClassifier (n_estimators = 10) # Train
model.fit (iris.data, iris.target)
# Извлечь отдельное дерево
Estimator = model.estimators_ [5]

2. Экспорт дерева как .dot файл: Это использует функцию export_graphviz в Scikit -Учиться. Здесь есть много параметров, которые управляют внешним видом и отображаемой информацией. Взгляните на документацию для уточнения деталей.

 из sklearn.tree import export_graphviz # Экспортировать как точечный файл 
export_graphviz (Estimator_limited,
out_file = 'tree.точка ',
feature_names = iris.feature_names,
class_names = iris.target_names,
Round = True, ratio = False,
precision = 2, fill = True)

3. Преобразовать dot в png с помощью системной команды : запуск системных команд на Python может быть удобен для выполнения простых задач. Для этого требуется установка graphviz, в которую входит утилита dot. Полный список вариантов преобразования можно найти в документации.

 # Преобразовать в png 
из вызова импорта подпроцесса
call (['точка', '-Tpng', 'tree.dot', '-o', 'tree.png', '-Gdpi = 600'])

4. Визуализируйте : лучшие визуализации появляются в Jupyter Notebook. (Точно так же вы можете использовать matplotlib для отображения изображений).

 # Отображение в jupyter notebook 
из IPython.display import Image
Image (filename = 'tree.png')

Замечания

При случайном лесу каждое дерево будет построено по-своему.Я использую эти изображения для отображения аргументов в пользу дерева решений (а затем и случайного леса), а не для конкретных деталей.

Если у вас много объектов, полезно ограничить максимальную глубину в деревьях. В противном случае вы получите массивные деревья, которые выглядят впечатляюще, но совершенно не могут быть интерпретированы! Вот полный пример с 50 функциями.

.

Понимание случайного леса. Как работает алгоритм и почему… | Тони Ю

Итак, как случайный лес гарантирует, что поведение каждого отдельного дерева не слишком коррелирует с поведением любого из других деревьев в модели? Он использует следующие два метода:

Bagging (Bootstrap Aggregation) - деревья решений очень чувствительны к данным, на которых они обучаются - небольшие изменения в обучающем наборе могут привести к существенно различающимся древовидным структурам. Случайный лес использует это преимущество, позволяя каждому отдельному дереву случайным образом выбирать из набора данных с заменой, в результате чего получаются разные деревья. Этот процесс известен как упаковка.

Обратите внимание, что при упаковке мы не разделяем обучающие данные на более мелкие фрагменты и не обучаем каждое дерево на отдельном фрагменте. Скорее, если у нас есть выборка размера N, мы все равно скармливаем каждому дереву обучающий набор размера N (если не указано иное). Но вместо исходных обучающих данных мы берем случайную выборку размера N с заменой.Например, если наши обучающие данные были [1, 2, 3, 4, 5, 6], то мы могли бы дать одному из наших деревьев следующий список [1, 2, 2, 3, 6, 6]. Обратите внимание, что оба списка имеют длину шесть и что «2» и «6» повторяются в случайно выбранных обучающих данных, которые мы передаем нашему дереву (потому что мы делаем выборку с заменой).

Разделение узлов в модели случайного леса основано на случайном подмножестве функций для каждого дерева.

Случайность признаков - В обычном дереве решений, когда приходит время разделить узел, мы рассматриваем все возможные признаки и выбираем тот, который дает наибольшее разделение между наблюдениями в левом узле ите, что в правом узле. Напротив, каждое дерево в случайном лесу может выбирать только из случайного подмножества функций. Это вызывает еще большее разнообразие деревьев в модели и в конечном итоге приводит к более низкой корреляции между деревьями и большей диверсификации.

Давайте рассмотрим наглядный пример - на рисунке выше традиционное дерево решений (выделено синим цветом) может выбирать из всех четырех функций при принятии решения о том, как разделить узел. Он решает использовать функцию 1 (черный и подчеркнутый), поскольку он разделяет данные на группы, которые максимально разделены.

А теперь взглянем на наш случайный лес. В этом примере мы рассмотрим только два дерева в лесу. Когда мы проверяем случайное дерево леса 1, мы обнаруживаем, что оно может учитывать только функции 2 и 3 (выбранные случайным образом) для своего решения о разделении узлов. Из нашего традиционного дерева решений (выделено синим цветом) мы знаем, что Feature 1 - лучшая функция для разделения, но Дерево 1 не может видеть Feature 1, поэтому вынуждено использовать Feature 2 (черный и подчеркнутый). Дерево 2, с другой стороны, может видеть только объекты 1 и 3, поэтому оно может выбирать объект 1.

Таким образом, в нашем случайном лесу мы получаем деревья, которые не только обучаются на разных наборах данных (благодаря пакетированию), но также используют разные функции для принятия решений.

И это, мой дорогой читатель, создает некоррелированные деревья, которые буферизуют и защищают друг друга от их ошибок.

Случайные леса - мои личные фавориты. Приходя из мира финансов и инвестиций, святым Граалем всегда было построение набора несогласованных моделей, каждая с положительной ожидаемой доходностью, а затем объединение их в портфель, чтобы получить огромную альфу (альфа = рыночная доходность).Сказать легче, чем сделать!

Случайный лес - аналог этого в науке о данных. Давайте сделаем обзор в последний раз. Что такое случайный классификатор лесов?

Случайный лес - это алгоритм классификации, состоящий из множества деревьев решений. Он использует пакетирование и случайность признаков при построении каждого отдельного дерева, чтобы попытаться создать некоррелированный лес из деревьев , прогноз которого комитетом более точен, чем прогноз любого отдельного дерева.

Что нам нужно, чтобы наш случайный лес мог делать точные предсказания классов?

  1. Нам нужны функции, которые обладают хоть какой-то предсказательной силой. В конце концов, если мы кладем мусор, то мусор вывозим.
  2. Деревья в лесу и, что более важно, их прогнозы должны быть некоррелированными (или, по крайней мере, иметь низкую корреляцию друг с другом). Хотя сам алгоритм с помощью случайности признаков пытается спроектировать эти низкие корреляции для нас, выбранные нами особенности и гиперпараметры также будут влиять на конечные корреляции.

Спасибо за чтение. Я надеюсь, что вы узнали столько же из чтения, сколько я из написания.Ура!

.

Почему вы должны держать манговые деревья маленькими и как это делать

Сохранять маленькое манговое дерево имеет большой смысл. Сначала мы расскажем о причинах содержания небольших манговых деревьев, а затем посмотрим, как сохранить их маленькими за счет обрезки.

Вы когда-нибудь видели такое манго?

Гигантские деревья манго очень распространены в тропическом климате. Если их предоставить самим себе, манго достигает небесного неба, возвышаясь над зданиями и людьми и бомбируя землю фруктами, которые взрываются при ударе.

Некоторое время назад я писал о сборе манго в Южной Флориде. Мой тесть должен собирать манго длинным шестом, поскольку кто-то пытается их поймать.

Деревья красивые и дают много тени, но много манго пропадает.

Не нужно позволять манго расти, чтобы он выглядел так:

Вместо этого вы можете сделать манговые деревья маленькими, разумно подрезав их, даже если они будут такими, чтобы они подходили для крошечного заднего двора.

В этом видео из Ганы вы увидите разницу между огромными деревьями манго, выращиваемыми традиционно, и деревьями, которые подрезают, чтобы они оставались маленькими и управляемыми:

Вот один из фермеров в своем традиционном манговом саду:

А вот дерево, обрезанное для облегчения доступа:

Какое дерево лучше всего подойдет для вашего двора?

Как показано в видео, у маленьких манговых деревьев много преимуществ.

Открытый полог снижает вероятность заражения грибковыми заболеваниями. Воздух и свет проникают в интерьер. Более мелкие деревья также позволяют при необходимости лучше применять фунгициды.

Пару недель назад мне пришлось опрыскать огромное грейпфрутовое дерево нимом, и я потратил много спрея, пытаясь попасть на вершину. Ветер уносит туман, к тому же вы плохо контролируете, когда стреляете так высоко в воздух.

Большая часть энергии правильно обрезанного мангового дерева переходит в плоды с созреванием цветочных головок.

Это проще для фермеров, направляющихся на рынок, поскольку фрукты можно собирать в разумный сезон.

Для садоводов это не так важно; тем не менее, это хорошо, если ваши деревья будут цвести, а не ветви и листья.

Если вы держите манговое дерево маленьким, вы можете увеличить размер плодов, прореживать по мере необходимости и лучше освещать дерево, а также лучше заботиться о нем.

Вы также можете разместить больше деревьев в одном пространстве.Посмотрите этот рисунок из видео:

Слева - четыре манговых дерева, которые остались маленькими после обрезки. Хотя большое дерево справа может давать в два раза больше плодов, чем одно из этих маленьких деревьев, когда у вас есть четыре маленьких дерева, урожайность в два раза выше для используемого пространства, чем одно большое дерево.

На заднем дворе вы можете выращивать четыре сорта манго вместо одной.

Согласно исследованиям, небольшие деревья также будут давать больше урожая со временем и оставаться продуктивными в течение десятилетий, чем гигантские необрезанные деревья.

Само собой разумеется, что собирать фрукты, которых вы можете достать, намного проще, чем залезать на дерево или собирать шест, как это делает мой тесть:

Он не виноват, что в итоге у него выросли гигантские манговые деревья. Они были уже большими, когда он переехал в дом. Однако, если у вас есть возможность начать с нуля, почему бы не сделать деревья маленькими, чтобы вы могли собирать их, не боясь получить удар по голове или наткнуться на конечности?

Фрукты высшего качества

Если у вас есть собранные вручную фрукты без грибковых или бактериальных пятен, вы можете продать их по более высокой цене.Маленькие деревья манго, которые хорошо подрезаны, дадут вам больше высококачественных манго, чем гигантские деревья с темным внутри. Они дают разные размеры и намного больше пятнистых фруктов, не говоря уже о том, что плоды, падающие сверху, получают синяки и повреждения.

Что касается фруктовых деревьев, помните - ВЫ - главный! Вам не обязательно иметь 60-футовое дерево во дворе, и вы, вероятно, не ХОТИТЕ, чтобы оно было в вашем дворе.

От тех же создателей фильма о маленьких манговых деревьях есть второе отличное видео, показывающее, как они год за годом держат манговые деревья под контролем:

У меня есть манговое дерево Джули на моем новом участке, которое нуждается в восстановительном лечении, так как сейчас оно слишком высокое, чтобы за ним можно было ухаживать.

С новыми манго, которые я буду сажать в следующем месяце, мы будем следить за обрезкой с самого начала.

Если вы думаете, что у вас во дворе нет места для мангового дерева, подумайте еще раз. Вы можете держать их на высоте 8 футов или меньше, не покупая «карликовую» разновидность. Не упускайте возможности обрезки, и вы сможете вырастить больше фруктов и больше сортов, чем вы когда-либо думали.

Поделитесь этим постом!

.

1.10. Деревья принятия решений - документация scikit-learn 0.23.2

Деревья решений (DT) - это непараметрический метод обучения с учителем. для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает ценность целевая переменная, изучая простые правила принятия решений, выведенные из данных функции.

Например, в приведенном ниже примере деревья решений обучаются на основе данных аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решения «если-то-иначе».Глубже чем выше дерево, тем сложнее решающие правила и тем лучше модель.

Некоторые преимущества деревьев решений:

  • Просто для понимания и интерпретации. Деревья можно визуализировать.

  • Требуется небольшая подготовка данных. Другие методы часто требуют данных нормализации, необходимо создать фиктивные переменные и пустые значения для удалить. Однако обратите внимание, что этот модуль не поддерживает отсутствующие ценности.

  • Стоимость использования дерева (т.е., прогнозирование данных) является логарифмическим по количество точек данных, используемых для обучения дерева.

  • Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Другие техники обычно специализируются на анализе наборов данных только одного типа переменной. Смотрите алгоритмы для получения дополнительной информации Информация.

  • Может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.

  • Использует модель белого ящика. Если данная ситуация наблюдается в модели, объяснение условия легко объясняется булевой логикой.Напротив, в модели черного ящика (например, в искусственной нейронной сеть), результаты может быть труднее интерпретировать.

  • Можно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это Можно учесть надежность модели.

  • Работает хорошо, даже если его предположения несколько нарушаются истинная модель, из которой были созданы данные.

К недостаткам деревьев решений можно отнести:

  • Обучающиеся дерева решений могут создавать слишком сложные деревья, которые не хорошо обобщить данные.Это называется переобучением. Механизмы например, обрезка, установка минимального количества требуемых образцов на листовом узле или установка максимальной глубины дерева необходимо, чтобы избежать этой проблемы.

  • Деревья решений могут быть нестабильными из-за небольших вариаций в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема смягчается за счет использования деревьев решений в ансамбль.

  • Известно, что задача изучения дерева оптимальных решений NP-полная по нескольким аспектам оптимальности и даже для простых концепции.Следовательно, практические алгоритмы обучения дереву решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где локально оптимальные решения принимаются на каждом узле. Такие алгоритмы не может гарантировать возврат глобально оптимального дерева решений. Этот можно смягчить путем обучения нескольких деревьев в ученике ансамбля, где функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.

  • Есть концепции, которые трудно изучить, потому что деревья решений не выражают их легко, например, проблемы XOR, четности или мультиплексора.

  • Обучающиеся дерева решений создают предвзятые деревья, если некоторые классы доминируют. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой. с деревом решений.

1.10.1. Классификация

DecisionTreeClassifier - это класс, способный выполнять мультиклассы классификация по набору данных.

Как и другие классификаторы, DecisionTreeClassifier принимает на вход два массива: массив X, разреженный или плотный, размером [n_samples, n_features] , содержащий обучающие выборки и массив Y целых значений размером [n_samples] , с метками классов для обучающих выборок:

 >>> из дерева импорта sklearn >>> X = [[0, 0], [1, 
.

7 этапов процесса принятия решений

7 этапов процесса принятия решений

  1. Определите решение.
  2. Соберите соответствующую информацию.
  3. Определите альтернативы.
  4. Взвесьте доказательства.
  5. Выбирайте среди альтернатив.
  6. Примите меры.
  7. Пересмотрите свое решение.

Роберт Фрост писал: «Две дороги расходились в лесу, и я… я выбрал ту, по которой меньше ездили, и в этом вся разница.Но, к сожалению, не каждое решение бывает таким простым, как «Давайте просто пойдем по этому пути и посмотрим, куда он пойдет», особенно когда вы принимаете решение, связанное с вашим бизнесом.

Управляете ли вы небольшой командой или возглавляете большую корпорацию, ваш успех и успех вашей компании зависят от того, как вы принимаете правильные решения - и извлекаете уроки из неправильных решений.

Используйте эти шаги процесса принятия решений, чтобы помочь вам принимать более прибыльные решения. Вы сможете лучше предотвратить поспешное принятие решений и принять более обоснованные решения, если установите формальный процесс принятия решений.

Обзор процесса принятия решений

Определение процесса принятия бизнес-решений

Процесс принятия бизнес-решений - это пошаговый процесс, позволяющий профессионалам решать проблемы путем взвешивания доказательств, изучения альтернатив и выбора пути оттуда. Этот определенный процесс также дает возможность в конце проверить, было ли решение правильным.

7 шагов процесса принятия решений

Несмотря на то, что в Интернете, в учебниках по бизнесу и в презентациях для руководителей существует множество небольших вариаций структуры принятия решений, профессионалы чаще всего используют эти семь шагов.

1. Определите решение

Чтобы принять решение, вы должны сначала определить проблему, которую нужно решить, или вопрос, на который нужно ответить. Четко определите свое решение. Если вы неправильно определите проблему, которую нужно решить, или если проблема, которую вы выбрали, слишком обширна, вы сбиваете поезд принятия решений с рельсов еще до того, как он покинет станцию.

Если вам нужно достичь определенной цели в результате вашего решения, сделайте его измеримым и своевременным, чтобы вы точно знали, что достигли цели в конце процесса.

2. Соберите необходимую информацию

После того, как вы определились с вашим решением, пора собрать информацию, имеющую отношение к этому выбору. Проведите внутреннюю оценку, чтобы увидеть, где ваша организация преуспела и потерпела неудачу в областях, связанных с вашим решением. Кроме того, ищите информацию из внешних источников, включая исследования, исследования рынка и, в некоторых случаях, оценки у платных консультантов.

Остерегайтесь: вы легко можете увязнуть в слишком большом количестве информации - факты и статистика, которые кажутся применимыми к вашей ситуации, могут только усложнить процесс.

3. Определите альтернативы

Теперь, когда у вас под рукой нужная информация, определите возможные решения вашей проблемы. Обычно есть несколько вариантов, которые следует учитывать при попытке достичь цели - например, если ваша компания пытается привлечь больше внимания в социальных сетях, ваши альтернативы могут включать в себя платную социальную рекламу, изменение вашей органической стратегии в социальных сетях или комбинация двух.

4. Взвесьте доказательства

После того, как вы определили несколько альтернатив, взвесьте доказательства за или против указанных альтернатив.Посмотрите, что компании делали в прошлом для достижения успеха в этих областях, и внимательно посмотрите на победы и поражения вашей собственной организации. Определите потенциальные ловушки для каждой из ваших альтернатив и сопоставьте их с возможной наградой.

5. Выбирать среди альтернатив

Вот часть процесса принятия решения, в которой вы, как вы знаете, принимаете решение. Надеюсь, вы определили и прояснили, какое решение необходимо принять, собрали всю необходимую информацию, а также разработали и рассмотрели возможные пути.Вы отлично подготовлены к выбору.

6. Принять меры

Когда вы приняли решение, действуйте в соответствии с ним! Разработайте план, чтобы сделать ваше решение осязаемым и достижимым. Разработайте план проекта, связанный с вашим решением, а затем предоставьте команде свободу действий, как только план будет готов.

7. Пересмотрите свое решение

По прошествии заданного времени, которое вы определили на первом этапе процесса принятия решения, честно оглянитесь на свое решение. Вы решили проблему? Вы ответили на вопрос? Вы достигли своих целей?

Если да, обратите внимание на то, что сработало, для использования в будущем.Если нет, учитесь на своих ошибках, когда снова начнете процесс принятия решений.

Инструменты для принятия лучших решений

В зависимости от решения вы можете взвесить свидетельства с помощью дерева решений. В приведенном ниже примере показана компания, пытающаяся определить, проводить ли тестирование рынка перед запуском продукта. Различные отделения регистрируют вероятность успеха и предполагаемую выплату, чтобы компания могла видеть, какой вариант принесет больше дохода.

Дерево решений с формулами (щелкните, чтобы изменить в Интернете)

Матрица решений - еще один инструмент, который может помочь вам оценить ваши варианты и принять более правильные решения.Узнайте, как составить матрицу решений, и быстро приступите к работе с шаблоном ниже.

Пример матрицы решений (щелкните, чтобы изменить в Интернете)

Вы также можете создать классический список «за» и «против» и четко указать, соответствуют ли ваши варианты необходимым критериям или представляют ли они слишком высокий риск.

Плюсы и минусы Маркетинговый пример (Нажмите, чтобы изменить в Интернете)

С помощью этих 7 шагов, которые мы описали, а также некоторых инструментов для начала, вы сможете быстрее принимать более обоснованные решения.

Изучите дополнительные стратегии, которые помогут вам в процессе принятия решений.

Узнать больше

.

Смотрите также

Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

Содержание, карта сайта.