Как очистить поле от деревьев


Как очистить поле от деревьев: технология и оборудование

Автор: Константин Смолий

Даже в такой огромной стране, как Россия, запасы земли не бесконечны. Уже сейчас многие агропромышленные компании сталкиваются с дефицитом качественных сельхозугодий, препятствующим развитию бизнеса и наращиванию объемов производства. Между тем скрытые и неиспользуемые резервы земли в нашей стране огромны. Например, тысячи гектаров пашни в результате многолетней бесхозяйственности заросли деревьями и кустарниками. Однако существуют технические средства, способные вернуть эту бесценную землю в сельскохозяйственный оборот.

То, что лесные массивы и лесополосы необходимы для благополучной экологической обстановки – бесспорно. Необходимы они и для сельского хозяйства: лесомелиорация защищает почву от эрозии из-за ветров. Неслучайно еще в 1940 году начал реализовываться сталинский план высадки защитных лесополос в степной зоне юга страны, где проблема эрозии весьма остра. Реализация плана продолжалась до 1965 года, а затем сельхозпредприятия поддерживали лесополосы в установленном нормативами виде – 40-60 м в ширину. Для этого нужно было каждый год удалять молодую поросль – подлесок, а также вырубать кустарник. Геометрию лесополос удавалось поддерживать в изначальном виде.

Однако в последние десятилетия эта работа была практически прекращена. О том, к каким последствиям это привело и как их можно исправить, рассказывает Константин Иванов, управляющий продажами компании SEPPI M. в России.

– Действительно, в последние 20-30 лет, когда плановая работа по поддержанию лесополос в исходном состоянии практически не велась, защитные насаждения значительно разрослись. С каждой стороны они стали шире на 5, 10 или даже 20 метров. Кустарник и подлесок наступает на поле и отвоевывает у него все больше плодородной пашни. Если решить эту проблему, то поле размером, например, 80-100 га можно увеличить примерно на 5-10%, то есть получить дополнительно до 10 га. Для крупного хозяйства, владеющего множеством таких полей, получившаяся прибавка окажется весьма значительной.

– Какие лесомелиоративные мероприятия нужно провести для очистки поля от лишней растительности? Какое оборудование для этого понадобится?

– В некоторых случаях аграрии ведут ручной спил деревьев и поросли, а затем используют мелиоративную почвообрабатывающую технику, чтобы убрать пни и корни и вернуть землю в оборот. Но это достаточно долгая и неэффективная процедура, которая требует большого количества ручного труда. Поэтому существует гораздо более быстрая, легкая и эффективная альтернатива – механизированная расчистка поля. Это мероприятие, конечно, требует специального оборудования, но оно есть на российском рынке специальной техники.

Так, компания SEPPI M., один из мировых лидеров в производстве оборудования для профессионалов лесного и сельского хозяйства, предлагает отечественным сельхозпроизводителям широкий спектр косилок-измельчителей, мульчеров, специальных фрез (ротоваторов) и другой техники. При правильном выборе оборудования очищение поля от древесно-кустарниковой растительности, мелколесья и даже леса не представляет большой трудности. А выбор зависит от того, насколько сильно заросло поле и какой тип растительности на нем преобладает. В целом же технология очистки достаточно отработана.

– Расскажите, пожалуйста, с чего нужно начинать механизированную расчистку?

– В большинстве случаев начинать нужно с обрезки нависающих над полем веток, чтобы обеспечить доступ мульчеру ближе к деревьям: он будет идти вдоль лесополосы и выполнять основную работу – удалять кусты и деревья. Но работа мульчера – это уже второй этап очистки, а для первого могут использоваться, например, дисковые обрезчики, которые агрегатируются с трактором или экскаватором. Это оптимальный вариант, если лесополоса не сильно запущена, и свисающие над полем ветки не превышают 5 см в диаметре. Если же ветви более толстые, то лучше использовать экскаватор или телескопический погрузчик с установленным на нем специальным навесным оборудованием – легкой моделью мульчера или гидравлическими ножницами. Из моделей компании SEPPI M. для этого оптимальны BMS и BMS-F – это мульчеры, которые навешиваются на стрелу экскаватора. Модели поменьше можно навесить на телескопический погрузчик. В общем, выбор модели зависит от толщины срезаемых веток и густоты растительности.

– Итак, нависающие ветви срезаны. Что дальше?

– А дальше в дело вступает техника с более мощными и производительными мульчерами, которые будут срезать и измельчать уже не ветки, а стволы деревьев и кустов, благо дорога к ним после первого этапа открыта. При выборе мульчера для второго этапа работы тоже нужно обратить внимание на особенности очищаемой растительности и технические особенности трактора. Если участок не слишком запущен и на нем преобладает тонкий подлесок или молодая поросль, то можно использовать небольшие трактора мощностью 80-130 л.с. и модель мульчера MIDIFORST. Наиболее распространенная комбинация, используемая в таких случаях, – это мульчер MIDIFORST-200 и трактор Беларус-1221 (130 л.с). с поворотным постом управления.

А если деревья большие, вплоть до 10-15 см в диаметре, то стоит предпочесть модель MIDIFORST DT с трактором 150-200 л.с. или модель STARFORST с трактором 200-350 л.с. Эти мульчеры очень эффективно измельчат кусты и деревья до состояния мелкой щепки, оставляя ее на земле. В результате получится ровная, полностью расчищенная поверхность.

– Однако в земле пока остаются корни и пни срезанных растений…

– Действительно, после второго этапа очистки мы пока не можем использовать на поле сельскохозяйственную технику, не рискуя ее повредить. Поэтому нужен третий этап – удаление пней и корней, и здесь у SEPPI M. тоже очень широкий выбор вариантов, главным критерием выбора которых можно считать глубину фрезеровки. Для такого рода работы используется грунтовая фреза, или ротоватор. Эти машины похожи на мульчеры, но со своими конструктивными особенностями: у них ниже частота вращения ротора и мощнее защита от износа, поскольку в почве мы имеем дело с серьезным абразивом. А принцип использования у ротоваторов примерно тот же, что и у мульчеров: они сплошным проходом идут вдоль лесополосы и методично измельчают древесные остатки.

Выбор модели опять-таки зависит от конкретной ситуации на поле. Для относительно небольшой растительности оптимальна универсальная модель ротоватора MULTIFORST, которая может фрезеровать почву на глубину до 25 см. Она используется с тракторами мощностью 180-250 л.с. Обязательное требование к трактору – наличие ходоуменьшителя или бесступенчатой трансмиссии, поскольку фрезы работают достаточно медленно: для качественного размельчения пней и корней требуется скорость от 0,2 до 0,6 км/ч. Другой вариант – модель STARSOIL, которая используется с трактором 200-300 л.с. и может фрезеровать на глубину до 30-40 см. Особый случай – если на поле росли крупные деревья или тем более лесополоса убрана целиком, после чего остались большие пни диаметром 30, 40 или даже 50 см. В этом случае стоит использовать модели SUPERSOIL и MAXISOIL – мощнейшие ротоваторы, которые фрезерует почву на глубину до 30-35 см, размельчая пеньки до 50 см в диаметре. Агрегатируются они с тракторами мощностью до 300-500 л.с.

Но какую бы модель ротоватора вы ни выбрали для своих работ, будьте уверены, что после его прохода на земле можно начинать сельскохозяйственные работы – остатки древесины не испортят сельхозорудие. Получившаяся мелкая щепка смешивается с почвой и разлагается, пополняя почву органикой, и через пару лет от лишней растительности на поле не останется и следа. А средства, которые вы вложите в оборудование SEPPI M., быстро окупятся благодаря дополнительному урожаю, который вы получите на освобожденных от лишней растительности участках.

Итак, даже в условиях дефицита свободных сельхозугодий можно нарастить площадь своей пашни на 5-10%. Главное – содержать поля в чистоте, не экономить на лесомелиорации и использовать качественное и эффективное оборудование.

SEPPI M. Spa-AG: I-39052 Kaltern(Südtirol)- Handwerkerzone 1.
Российское представительство: г. Ростов-на-Дону, ул. Таганрогская, 4.
тел. 8(800)250-0-228, E-mail: [email protected], www.seppi.com

Как очистить дачный участок от деревьев: эффективные способы

Общие правила убийства деревьев

Черная пленка

Очень просто привести в порядок небольшой заросший участок. Но с чего начать, если его размеры внушительны и ручная обработка невыполнимый процесс? Как легко и без усилий очистить заросший участок от небольшого кустарника? Как навсегда убрать сорняки с заброшенного, сильно заросшего участка и больше не вспоминать о них?

На помощь приходит черная пленка. Ее расстилают по всей поверхности, края тщательно закрепляют.

При отсутствии солнечного света у растений не могут протекать процессы фотосинтеза, необходимые для жизни и развития. Сначала сорняки меняют окраску. Постепенно происходит полное отмирание корневой системы. Отмершие корни можно удалить из земли вручную или оставить до естественного разложения.

Черную пленку можно заменить любым подручным материалом:

Единственное требование к материалу — покрытие не должно пропускать свет. Этот способ занимает много времени. Для ускорения процессов отмирания и удаления корней можно применить эффективные микрооргани

все возможные способы избавиться от древесных насаждений, а также убрать их поросль, не прибегая к вырубке

Бывают ситуации, при которых необходимо прекратить рост дерева или совсем убрать его, но спиливание и вырубка неприменимы.

Если вы решили уничтожить дерево, то должны понимать возможные последствия, в том числе высокую вероятность получения штрафа или даже уголовное преследование.

Тем не менее, эти методы можно применять законно, например, для борьбы с порослью спиленного или выкорчеванного дерева, которое удалили с получением соответствующего разрешения.

Кроме того, прекращение роста или удаление может потребоваться в тех случаях, когда:

Разберемся, какими способами можно уничтожить дерево, не спиливая его.

Чем отличаются прекращение роста и удаление?

Прекращение роста приводит к гибели растения, однако ствол и ветви могут сохранять свою форму еще десятки лет. Такое растение превращается в сухостой и быстро высыхает, ведь сокодвижение в нем полностью прекращается.

Удаление подразумевает разрушение ствола или корней любым способом, после которого восстановление дерева уже невозможно.

Однако после удаления ствола возможно сохранение активности корней и появление новых побегов. Также возможно одновременное удаление ствола и корней, но вот удалить или разрушить корни прежде удаления ствола невозможно.

Как прекратить рост?

Все способы прекращения роста можно разделить по воздействию на:

Воздействие на листья

На листья воздействуют различными гербицидами, наиболее популярный из которых Раундап.

Несмотря на то, что это препарат позиционируют как средство для борьбы с сорняками, он хорошо подходит для уничтожения большинства лиственных деревьев.

Основным компонентом является глифосат, который блокирует синтез некоторых критически важных веществ, что приводит к гибели всех частей растения.

Раундап наносят на листья с помощью распылителя, используя защитную одежду, респиратор и очки, ведь глифосат очень токсичен. Кроме того, любые препараты на основе глифосата нельзя применять там, где часто появляются любые животные.

Обрабатывать листья Раундапом или другими гербицидами можно в любое время, однако максимальная эффективность будет при опрыскивании ранней листвы.

Нанося препарат на растение, необходимо действовать очень осторожно, по возможности избегая попадания вещества на землю. Попав в почву, глифосат отравит ее и проходящие сквозь нее грунтовые воды, затем с ними попадет к другим растениям, а также в скважину или колодец. Из-за высокой токсичности препарата его стоит использовать только в исключительных случаях, когда никакие другие методы борьбы с молодой порослью дерева не дают результата.

Воздействие на ствол

Для прекращения роста растения через ствол используют те же методы, о которых мы рассказывали в статье про удаление пней без корчевания.

Благодаря тому, что древесина ствола почти не отличается от древесины корней, эти реагенты действуют на ствол точно так же.

Просверливать отверстия для закладки реагентов наиболее удобно на высоте 1,5 м от земли, это позволит выполнять все работы с минимальным уровнем дискомфорта. При необходимости высоту можно менять в любую сторону, ведь реагенты распространяются по дереву вместе с движением соков.

Выбирая реагент, необходимо учитывать, что мочевина и селитра разрыхляют древесину и лишают прочности, из-за чего дерево может упасть под воздействием ветра.

Обработка корней

Воздействие на корни отличается от воздействия на ствол лишь тем, что препараты не вводят внутрь древесины, а разливают вокруг.

Этот метод применим лишь там, где после удаления дерева не планируется высаживать никаких других растений.

Поэтому можно не переживать о негативном влиянии реагентов.

У этого метода есть несколько существенных минусов:

Как избавиться от дерева?

В тех случаях, когда нужно уничтожить дерево, не спиливая его, можно:

  1. Свалить его различными способами.
  2. Извлечь из земли корень (если требуется).
  3. Утилизировать остатки.

Свалить можно лишь молодые деревья небольшой высоты и диаметра. Если же высота превышает 4–5 м, а диаметра ствола превышает 10 см, лучше его спилить, потому что более крупные растения можно свалить лишь с помощью тяжелой техники, то есть экскаватора или бульдозера.

В домашних условиях свалить ствол можно с помощью легкового или грузового автомобиля. Чем тяжелей машина, тем проще будет сломать ствол или вывернуть корни из земли.

Для сваливания необходимы веревка или трос, длина которых вдвое больше высоты дерева. Трос или веревку привязывают к стволу на высоте 2/3 длины ствола, затем привязывают к фаркопу или транспортировочному крюку.

Желательно максимально загрузить багажник, чтобы увеличить массу автомобиля и сцепление его колес с землей. Затем заводят автомобиль и, включив первую передачу, медленно натягивают трос или веревку и продолжают движение вперед.

Не стоит выполнять эту работу без многолетнего водительского опыта, ведь слишком сильное нажатие на педаль газа приведет к проскальзыванию колес и снижению тягового усилия.

Кроме того, нежелательно использовать для этой операции машины с автоматической коробкой передач (АКПП) или вариатором.

Также очень важно правильно использовать педаль сцепления, ведь ошибки приведут к быстрому износу диска сцепления или глушению двигателя.

Если ствол отломился от корня, то необходимо извлечь корень из земли. Если же оставить его в земле, то велика вероятность как появления новой поросли, так и развития в нем вредителей и возбудителей различных болезней.

Мы уже рассказывали о различных способах корчевания здесь. После этого необходимо утилизировать всю древесину любым допустимым способом, чем вам сможет помочь статья про вывоз деревьев и веток.

Вывод

Избавиться от дерева, не спиливая его, можно лишь если оно небольшого размера, используя для этого как гербициды, так и другие способы. Однако большинство способов представляют угрозу для почвы, а также животных и людей.

Поэтому прибегать к столь экстремальным мерам необходимо лишь в том случае, если никакими другими способами убрать дерево или его поросли не получается.

Вконтакте

Facebook

Twitter

Одноклассники

Мой мир

5 Инструменты для расчистки заросшей земли - приусадебное хозяйство и животноводство

Если вы расширяете лужайку, ухаживаете за заросшими полями и лугами или прокладываете новые тропы через лесные массивы, расчистка заросшей земли может оказаться непростой задачей. То, что когда-то было чистой, открытой землей, может быстро превратиться в беспорядок, покрытый кустарником, древесными саженцами и жесткими сорняками. Но с чего начать? Как вообще начать атаковать беспорядок и превратить его в желаемое чистое пространство? Начните с правильных инструментов.Вот 5 наших любимых инструментов здесь, в DR - инструменты, которые просты в использовании, справляются со своей работой как чемпион и даже забавны в использовании.

Большая, плохая косилка

Для расчистки самых больших площадей с заросшими землями лучше всего подойдет косилка. Выберите модель с пешеходным движением (также известную как «самоходная») для пешеходных зон и модель с буксировкой сзади (часто называемую «кустарник») для действительно больших полей и лугов. Эти машины - настоящие звери в поле, они рубят саженцы толщиной 3 дюйма и даже не останавливаются на жестких сорняках и траве.Большинство людей, впервые использующих щеточную косилку, шокированы тем, насколько они мощные и насколько весело ими пользоваться. Это большая сила - все в ваших руках и готово взорваться!

Выкорчевывание саженцев щеточной щеткой

Допустим, вы хотите удалить только один саженец кое-где или небольшой участок кисти. Вам, вероятно, не понадобится целая косилка, но газонокосилка или бензопила не годятся. Brush Grubber - это набор металлических челюстей с шипами, которые врезаются в небольшое дерево или пень.К другому концу прикреплена цепь, и вы используете свой грузовик, квадроцикл или трактор, чтобы выдернуть ненужное дерево с корнем. Чем сильнее вы тянете, тем сильнее челюсти сжимают дерево. Доступный в 4 различных размерах, Brush Grubber - лучший способ заботиться об одном саженце за раз - он исчез навсегда, потому что не осталось корня, который можно было бы вырастить заново.

Усильте свой триммер для струн

Триммеры для струн, как ручного, так и ручного типа, отлично подходят для очистки линий заборов и очистки тонких сорняков и травы.Однако для более интенсивной очистки щеток есть способы превратить триммер в еще более мощный инструмент. Добавьте комплект DuraBlades к триммеру / косилке DR, чтобы превратить его в кусторез, способный убирать древесную щетину толщиной до 3/8 дюйма. Или добавьте насадку Beaver Blade к триммеру / косилке DR или к ручному триммеру, превратив его в динамо-машину для стрижки саженцев и кустарников. Beaver Blade легко режет саженцы толщиной до 3 дюймов. Если вы добавите эти мощные аксессуары, струнный триммер - это гораздо больше, чем просто триммер для легкой травы!


Выровняйте пни измельчителем пней

Если вы убрали большие деревья в своем стремлении очистить заросшую землю, у вас, вероятно, остались уродливые и раздражающие пни.И если ваша цель - совершенно чистая земля, это большая проблема. Самый быстрый и простой способ избавиться от них - измельчить их шлифовальной машиной для пней. Конечно, есть и другие методы, но использование измельчителя пней - будь то арендованное на выходные или приобретенное на весь срок использования - безусловно, самый быстрый и простой. Для полного растворения пня химическими растворами могут потребоваться месяцы или даже годы, и выкапывать их вручную - непосильная задача.

И самый веселый из них - DR TreeChopper!

Если у вас есть большие территории с небольшими инвазивными деревьями, такими как мескит, облепиха, маслина, полынь и бамбук, есть гораздо более простой способ избавиться от них, чем срезать их по одному бензопилой.DR TreeChopper устанавливается на переднюю часть квадроцикла и работает как труборез для деревьев толщиной до 4 дюймов. Вы просто врезаетесь в каждое дерево, и лезвия срезают дерево на уровне земли - нет пня, о котором можно споткнуться, и больше никаких агрессивных деревьев. Владельцы сообщают, что могут расчистить акры и акры земли за один уик-энд. Кроме того, это довольно увлекательный способ выполнить работу! Посмотрите это видео.

Грейс Кэмпбелл - копирайтер компании DR Power Equipment. Она живет в сельской местности Вермонта.Прочтите все сообщений Грейс из «НОВОСТИ МАТЕРИ ЗЕМЛИ» здесь.

Все блоггеры сообщества MOTHER EARTH NEWS согласились следовать нашим Правилам ведения блогов, и они несут ответственность за точность своих сообщений.

.

гиперпараметров Настройка случайного леса в Python | by Will Koehrsen

Я включил код Python в эту статью, где он наиболее поучителен. Полный код и данные для отслеживания можно найти на странице проекта Github.

Лучший способ думать о гиперпараметрах - это как настройки алгоритма, которые можно настроить для оптимизации производительности, точно так же, как мы можем повернуть ручки AM-радио, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы это сделать!). В то время как параметры модели изучаются во время обучения, такие как наклон и пересечение в линейной регрессии, специалист по анализу данных должен установить гиперпараметров перед обучением .В случае случайного леса гиперпараметры включают количество деревьев решений в лесу и количество функций, учитываемых каждым деревом при разделении узла. (Параметры случайного леса - это переменные и пороговые значения, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но не гарантируется, что они будут оптимальными для проблемы. Лучшие гиперпараметры обычно невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в разработку, основанную на пробах и ошибках.

Гиперпараметры и параметры

Настройка гиперпараметров больше полагается на экспериментальные результаты, чем на теорию, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек - это попробовать множество различных комбинаций для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на обучающей выборке может привести к одной из самых фундаментальных проблем машинного обучения: переобучению.

Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оцениваться на обучающем наборе, но не сможет обобщаться на новые данные, например, на тестовый набор.Когда модель хорошо работает на обучающем наборе, но плохо работает на тестовом наборе, это называется переобучением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может быть применена к новым задачам. Это похоже на студента, который запомнил простые задачи из учебника, но не знает, как применять концепции в беспорядочном реальном мире.

Модель overfit может выглядеть впечатляюще на обучающем наборе, но будет бесполезна в реальном приложении. Таким образом, стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переоснащение посредством перекрестной проверки.

Технику перекрестной проверки (CV) лучше всего объяснить на примере с использованием наиболее распространенного метода - K-Fold CV. Когда мы приближаемся к проблеме машинного обучения, мы обязательно разделяем наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш обучающий набор на K подмножеств, называемых складками. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз обучая данные на K-1 складок и оценивая K-ю складку (называемую данными проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех складках и оцениваем на пятой. Во второй раз мы тренируемся в первом, втором, третьем и пятом раза и оцениваем в четвертом. Мы повторяем эту процедуру еще 3 раза, каждый раз оценивая по разному. В самом конце обучения мы усредняем производительность по каждой из складок, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.

5-кратная перекрестная проверка (источник)

Для настройки гиперпараметров мы выполняем множество итераций всего процесса K-Fold CV, каждый раз используя разные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном обучающем наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит ужасно утомительно! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши обучающие данные на K раз, а затем обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и мы используем 5-кратное CV, это соответствует 50 циклам обучения. К счастью, как и большинство проблем в машинном обучении, кто-то решил нашу проблему, и настройка модели с помощью K-Fold CV может быть автоматически реализована в Scikit-Learn.

Обычно мы имеем лишь смутное представление о лучших гиперпараметрах, и поэтому лучший способ сузить наш поиск - это оценить широкий диапазон значений для каждого гиперпараметра. Используя метод Scikit-Learn RandomizedSearchCV, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и произвольно выбирать из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.

Вкратце, прежде чем мы перейдем к настройке модели, мы имеем дело с проблемой машинного обучения с контролируемой регрессией.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть 4,5 года тренировочных данных, 1,5 года тестовых данных, и мы используем 6 различных функций (переменных), чтобы делать наши прогнозы. (Полный код для подготовки данных см. В записной книжке).

Давайте быстро рассмотрим особенности.

Функции для прогнозирования температуры

В предыдущих сообщениях мы проверяли данные на предмет аномалий и знаем, что наши данные чистые.Таким образом, мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметров.

Чтобы посмотреть на доступные гиперпараметры, мы можем создать случайный лес и проверить значения по умолчанию.

 из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) from pprint import pprint # Посмотрите на параметры, используемые нашим текущим лесом 
print ('Параметры, используемые в настоящее время: \ n')
pprint (rf.get_params ()) Используемые в настоящее время параметры:

{'bootstrap': True,
'criterion': 'mse',
'max_depth': None,
'max_features': 'auto',
'max_leaf_nodes': None,
'min_impurity_decrease' : 0.0,
'min_impurity_split': Нет,
'min_samples_leaf': 1,
'min_samples_split': 2,
'min_weight_fraction_leaf': 0,0,
'n_estimators': 10,
'n_jobs': 1,
'oobse_score ,
'random_state': 42,
'verbose': 0,
'warm_start': False}

Вау, это довольно обширный список! Как узнать, с чего начать? Хорошее место - документация по случайному лесу в Scikit-Learn. Это говорит нам о том, что наиболее важными параметрами являются количество деревьев в лесу (n_estimators) и количество функций, рассматриваемых для разделения на каждом листовом узле (max_features).Мы могли бы прочитать исследовательские статьи о случайном лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективно использовать наше время - просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попробуем настроить следующий набор гиперпараметров:

Сетка случайных гиперпараметров

Чтобы использовать RandomizedSearchCV, нам сначала нужно создать сетку параметров для выборки во время подбора:

 из sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # Количество деревьев в случайном лесу 
n_estimators = [int (x) for x in np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)]
# Количество функций, которые следует учитывать при каждом разбиении
max_features = ['auto', 'sqrt']
# Максимальное количество уровней в дереве
max_depth = [int (x) для x в np.linspace (10, 110, num = 11)]
max_depth.append (None)
# Минимальное количество выборок, необходимых для разделения узла
min_samples_split = [2, 5, 10]
# Минимальное количество выборок, необходимых для каждого конечного узла
min_samples_leaf = [1, 2, 4]
# Метод выбора выборок для обучения каждого tree
bootstrap = [True, False] # Создать случайную сетку
random_grid = {'n_estimators': n_estimators,
'max_features': max_features,
'max_depth': max_depth,
'min_samples_split': min_samples_leaf_split ': min_samples47_split min_samples_leaf,
'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid) {'bootstrap': [True, False],
'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, None],
' max_features ': [' auto ',' sqrt '],
' min_samples_leaf ': [1, 2, 4],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'n_estimators': [200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]}

На каждом итерации, алгоритм выберет разностную комбинацию признаков.Всего 2 * 12 * 2 * 3 * 3 * 10 = 4320 настроек! Однако преимущество случайного поиска заключается в том, что мы не пробуем каждую комбинацию, а выбираем случайным образом для выборки широкого диапазона значений.

Обучение случайному поиску

Теперь мы создаем экземпляр случайного поиска и подгоняем его, как любую модель Scikit-Learn:

 # Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров 
# Сначала создайте базовую модель для настройки
rf = RandomForestRegressor ( )
# Случайный поиск параметров с использованием трехкратной перекрестной проверки,
# поиск по 100 различным комбинациям и использование всех доступных ядер
rf_random = RandomizedSearchCV (Estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1) # Подходит для модели случайного поиска
rf_random.fit (train_features, train_labels)

Самыми важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который контролирует количество различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, которое является количеством сверток, используемых для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций покроют более широкое пространство поиска, и большее количество кратных сокращений сокращает вероятность переобучения, но повышение каждого из них увеличит время выполнения. Машинное обучение - это область компромиссов, а производительность в зависимости от времени - одна из самых фундаментальных.

Мы можем просмотреть лучшие параметры, подбирая случайный поиск:

 rf_random.best_params_  {'bootstrap': True, 
'max_depth': 70,
'max_features': 'auto',
'min_samples_leaf': 4,
'min_samples_split': 10,
'n_estimators': 400}

На основе этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.

Оценить случайный поиск

Чтобы определить, дал ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.

 def Assessment (model, test_features, test_labels): 
predictions = model.predict (test_features)
errors = abs (predictions - test_labels)
mape = 100 * np.mean (errors / test_labels)
precision = 100 - mape
print ('Характеристики модели')
print ('Средняя погрешность: {: 0,4f} градуса.'. формат (np.mean (errors)))
print ('Точность = {: 0,2f}%.'. format ( точность))

точность возврата

base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42)
base_model.fit (train_features, train_labels)
base_accuracy = оценить (base_model, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,9199 градусов.
Точность = 93,36%.
best_random = rf_random.best_estimator_
random_accuracy = оценить (best_random, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,7152 градуса.
Точность = 93,73%.
print ('Улучшение {: 0.2f}%.'. Формат (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0.40%.

Мы добились впечатляющего улучшения точности на 0,4%. Однако в зависимости от приложения это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее многообещающих диапазонах гиперпараметров, обнаруженных при случайном поиске.

Случайный поиск позволил сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, на чем сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию настроек, чтобы попробовать. Мы делаем это с помощью GridSearchCV, метода, который вместо случайной выборки из распределения оценивает все комбинации, которые мы определяем.Чтобы использовать поиск по сетке, мы создаем другую сетку на основе лучших значений, предоставляемых случайным поиском:

 из sklearn.model_selection import GridSearchCV # Создаем сетку параметров на основе результатов случайного поиска 
param_grid = {
'bootstrap': [True ],
'max_depth': [80, 90, 100, 110],
'max_features': [2, 3],
'min_samples_leaf': [3, 4, 5],
'min_samples_split': [8, 10 , 12],
'n_estimators': [100, 200, 300, 1000]
} # Создание модели на основе
rf = RandomForestRegressor () # Создание экземпляра модели поиска по сетке
grid_search = GridSearchCV (Estimator = rf, param_grid = param_grid,
cv = 3, n_jobs = -1, verbose = 2)

Это попробует 1 * 4 * 2 * 3 * 3 * 4 = 288 комбинаций настроек.Мы можем подогнать модель, отобразить лучшие гиперпараметры и оценить производительность:

 # Подгоняем поиск по сетке к данным 
grid_search.fit (train_features, train_labels) grid_search.best_params_ {'bootstrap': True,
'max_depth': 80,
'max_features': 3,
'min_samples_leaf': 5,
'min_samples_split': 12,
'n_estimators': 100}
best_grid = grid_search.best_estimator_
grid_accuracy = Оценить (best_grid, Performance Model_abatures)
Средняя ошибка: 3.6561 градус.
Точность = 93,83%. print ('Улучшение {: 0,2f}%.'. Format (100 * (grid_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0,50%.

Кажется, мы почти достигли максимума производительности, но мы можем попробовать еще раз с сеткой, улучшенной по сравнению с нашими предыдущими результатами. Код такой же, как и раньше, только с другой сеткой, поэтому я представляю только результаты:

  Производительность модели 
Средняя ошибка: 3,6602 градуса.
Точность = 93.82%.
Улучшение 0,49%.

Небольшое снижение производительности указывает на то, что мы достигли убывающей отдачи от настройки гиперпараметров. Мы могли бы продолжить, но отдача в лучшем случае будет минимальной.

Мы можем сделать несколько быстрых сравнений между различными подходами, используемыми для повышения производительности, показывая отдачу от каждого из них. В следующей таблице показаны окончательные результаты всех внесенных нами улучшений (в том числе из первой части):

Сравнение всех моделей Модель

- это (очень невообразимые) названия моделей, точность - это процентная точность, ошибка - средняя. абсолютная ошибка в градусах, n_features - это количество функций в наборе данных, n_trees - количество деревьев решений в лесу, а time - это время обучения и прогнозирования в секундах.

Это следующие модели:

В целом, сбор дополнительных данных и выбор функций уменьшили ошибку на 17.69%, а гиперпараметр дополнительно снизил ошибку на 6,73%.

Сравнение моделей (код см. В Блокноте)

С точки зрения программиста, сбор данных занял около 6 часов, а настройка гиперпараметров - около 3 часов. Как и в случае с любым другим делом в жизни, есть момент, когда дальнейшая оптимизация не стоит усилий, и знание того, когда остановиться, может быть столь же важным, как и способность продолжать (извините за философские размышления). Более того, в любой проблеме с данными существует так называемая частота ошибок Байеса, которая является абсолютным минимумом возможной ошибки в проблеме.Ошибка Байеса, также называемая воспроизводимой ошибкой, представляет собой комбинацию скрытых переменных, факторов, влияющих на проблему, которую мы не можем измерить, и присущего любому физическому процессу шума. Поэтому создание идеальной модели невозможно. Тем не менее, в этом примере мы смогли значительно улучшить нашу модель с помощью настройки гиперпараметров, и мы рассмотрели множество широко применимых тем машинного обучения.

Для дальнейшего анализа процесса оптимизации гиперпараметров мы можем изменять одну настройку за раз и видеть влияние на производительность модели (по сути, проводя контролируемый эксперимент).Например, мы можем создать сетку с диапазоном количества деревьев, выполнить поиск по сетке CV, а затем построить график результатов. Построение графика ошибки обучения и тестирования и времени обучения позволит нам проверить, как изменение одного гиперпараметра влияет на модель.

Сначала посмотрим, как влияет изменение количества деревьев в лесу. (см. тетрадь для обучения и построения кода)

Количество деревьев Обучающие кривые

По мере увеличения количества деревьев наша ошибка уменьшается до точки.Нет особого преимущества в точности увеличения количества деревьев сверх 20 (в нашей окончательной модели было 100), и время обучения постоянно увеличивается.

Мы также можем исследовать кривые на количество функций для разделения узла:

Количество функций Обучающие кривые

По мере увеличения количества сохраняемых функций точность модели увеличивается, как и ожидалось. Время обучения также увеличивается, хотя и незначительно.

Вместе с количественной статистикой эти визуальные эффекты могут дать нам хорошее представление о компромиссах, которые мы делаем с различными комбинациями гиперпараметров.Хотя обычно нет возможности заранее узнать, какие настройки будут работать лучше всего, этот пример продемонстрировал простые инструменты Python, которые позволяют оптимизировать нашу модель машинного обучения.

Как всегда, приветствую отзывы и конструктивную критику. Со мной можно связаться по адресу [email protected]

.

Как очистить поплавки (Clearfix)


Узнайте, как очистить флоты с помощью хака "clearfix".


Как очистить поплавки (Clearfix)

Элементы после плавающего элемента будут обтекать его. Используйте «clearfix» взломайте, чтобы исправить проблему:

Без Clearfix

с Clearfix


Взлом Clearfix

Если элемент выше, чем содержащий его элемент, и он плавающий, он будет выливаться за пределы контейнера.

Затем мы можем добавить overflow: auto; в содержащий элемент, чтобы исправить эта проблема:

Переполнение: автоматическая очистка работает хорошо, если вы можете контролировать свои поля и отступы (иначе вы могут видеть полосы прокрутки). В новый современный хакер clearfix , однако, более безопасен в использовании, и для большинства веб-страниц используется следующий код:

Пример

.clearfix :: after {
content: "";
ясно: оба;
дисплей: таблица;
}

Попробуй сам "

Совет: Узнайте больше о float в нашем руководстве CSS Float Tutorial.



.

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 # Экспорт 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. (Аналогично, 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, лежащих в основе 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.

.

Вырубка лесов: факты, причины и последствия

Вырубка леса - это безвозвратное вырубка деревьев, чтобы освободить место для чего-то помимо леса. Это может включать расчистку земли для сельского хозяйства или выпаса скота или использование древесины для топлива, строительства или производства.

По данным Всемирного фонда дикой природы , леса покрывают более 30% поверхности суши Земли. Эти лесные массивы могут обеспечить продуктами питания, лекарствами и топливом более миллиарда человек. Во всем мире леса дают 13.4 миллиона человек работают в лесном секторе, а еще 41 миллион человек имеют рабочие места, связанные с лесами.

Леса - это ресурс, но они также представляют собой большие неосвоенные участки земли, которые можно использовать для таких целей, как сельское хозяйство и выпас скота. По данным National Geographic , в Северной Америке примерно половина лесов в восточной части континента была вырублена для получения древесины и ведения сельского хозяйства в период с 1600-х по конец 1800-х годов.

Сегодня большая часть вырубки лесов происходит в тропиках.Области, которые были недоступны в прошлом, теперь доступны, поскольку новые дороги прокладываются через густые леса. Отчет 2017 года ученых из Университета Мэриленда показал, что тропики потеряли около 61000 квадратных миль (158000 квадратных километров) леса в 2017 году - площадь размером с Бангладеш.

Причины уничтожения лесов

По оценке Всемирного банка , с начала 20 века было потеряно около 3,9 миллиона квадратных миль (10 миллионов квадратных километров) леса.За последние 25 лет леса сократились на 502 000 квадратных миль (1,3 миллиона квадратных километров) - площадь больше, чем размер Южной Африки. В 2018 году издание The Guardian сообщило , что каждую секунду теряется кусок леса, равный размеру футбольного поля.

Часто вырубка лесов происходит, когда лес вырубают и расчищают, чтобы освободить место для сельского хозяйства или выпаса скота. Союз обеспокоенных ученых (UCS) сообщает, что за вырубку тропических лесов ответственны всего четыре продукта: говядина, соя, пальмовое масло и лесоматериалы.По оценкам UCS, территория размером со Швейцарию (14 800 квадратных миль или 38 300 квадратных километров) ежегодно теряется из-за вырубки лесов.

Естественные пожары в тропических лесах обычно бывают редкими, но интенсивными . Пожары, зажженные людьми, обычно используются для расчистки земель для сельскохозяйственных нужд. Сначала заготавливается ценная древесина, а затем сжигается оставшаяся растительность, чтобы освободить место для таких культур, как соя или выпас скота. В 2019 году количество пожаров в Бразилии резко возросло. По состоянию на август 2019 года на Амазонке сгорело более 80000 пожаров, что почти на 80% больше, чем в 2018 году, сообщает National Geographic.

Многие леса вырублены, чтобы освободить место для плантаций пальмового масла. Пальмовое масло является наиболее широко производимым растительным маслом, и его содержится в половине всех продуктов супермаркетов . Это дешево, универсально, и его можно добавлять как в еду, так и в личные продукты, такие как помады и шампуни. Его популярность побудила людей расчищать тропические леса, чтобы выращивать больше пальм. Выращивание деревьев, которые производят нефть, требует выравнивания естественного леса и уничтожения местных торфяников, что на удваивает вредное воздействие на экосистему.Согласно отчету , опубликованному Zion Market Research , мировой рынок пальмового масла оценивался в 65,73 миллиарда долларов в 2015 году и, как ожидается, достигнет 92,84 миллиарда долларов в 2021 году.

Пальмовая ферма, посаженная на месте, где когда-то был тропический лес. (Изображение предоставлено Shutterstock)

Последствия вырубки лесов

Леса можно найти от тропиков до высокоширотных областей. По данным Всемирного банка , международного финансового учреждения, они являются домом для 80% наземного биоразнообразия, содержащего большое количество деревьев, растений, животных и микробов.Некоторые места особенно разнообразны - например, тропические леса Новой Гвинеи содержат более 6% мировых видов растений и животных.

Леса - это больше, чем просто дом для разнообразных живых существ; они также являются важным ресурсом для многих во всем мире. В таких странах, как Уганда, люди используют деревья для получения дров, древесины и древесного угля. За последние 25 лет Уганда потеряла 63% своего лесного покрова, сообщает Рейтер. Семьи отправляют детей - , в основном девочек, - собирать дрова, и детям приходится все дальше и дальше идти, чтобы добраться до деревьев.На сбор древесины часто уходит целый день, поэтому дети пропускают школу.

Согласно отчету ФАО за 2018 год , три четверти пресной воды Земли поступает из засаженных деревьями водосборов, и исчезновение деревьев может повлиять на качество воды. В отчете ООН о состоянии мировых лесов за 2018 год установлено, что более половины населения мира полагается на лесные водосборные бассейны для получения питьевой воды, а также воды, используемой для сельского хозяйства и промышленности.

Связанный: Последние новости о вырубке лесов

Вырубка лесов в тропических регионах может также повлиять на то, как водяной пар образуется над пологом, что приводит к уменьшению количества осадков .Исследование 2019 года, опубликованное в журнале Ecohydrology , показало, что в тех частях тропического леса Амазонки , которые были преобразованы в сельскохозяйственные угодья, были более высокие температуры почвы и воздуха, что может усугубить засушливые условия. Для сравнения, у покрытых лесом земель уровень эвапотранспирации был примерно в три раза выше, что добавляло больше водяного пара в воздух.

Деревья также поглощают углекислый газ, снижая выбросы парниковых газов в результате деятельности человека.Поскольку изменение климата продолжается, деревья играют важную роль в связывании углерода или улавливании и хранении избыточного углекислого газа. По оценкам World Resources Institute , некоммерческого глобального научно-исследовательского института , одни только тропические деревья обеспечивают около 23% смягчения последствий изменения климата, необходимого для компенсации изменения климата.

Вырубка лесов не только удаляет растительность, которая важна для удаления углекислого газа из воздуха, но и вырубка лесов приводит к выбросам парниковых газов.Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций заявляет, что обезлесение - вторая по значимости причина изменения климата. (Первый - это сжигание ископаемого топлива.) Фактически, вырубка лесов является причиной почти 20% выбросов парниковых газов.

При обезлесении не только удаляются деревья, которые улавливают парниковые газы, но также образуется значительное количество парниковых газов. (Изображение предоставлено Shutterstock)

Решения по обезлесению

Разработка альтернатив обезлесению может помочь снизить потребность в вырубке деревьев.Например, желание увеличить площадь земель, используемых для сельского хозяйства, является привлекательной причиной для вырубки леса. Но если люди перейдут на устойчивые методы ведения сельского хозяйства или будут использовать новые сельскохозяйственные технологии и культуры, потребность в дополнительных землях может уменьшиться, согласно инструментарию ООН для устойчивого управления лесами .

Леса также можно восстановить, пересадив деревья на вырубленных территориях или просто позволив лесной экосистеме со временем восстановиться. Согласно U, цель восстановления - вернуть лес в его первоначальное состояние, в котором он был до вырубки.С. Лесная служба . Чем раньше вырубленная территория будет восстановлена, тем быстрее экосистема начнет восстанавливаться. После этого дикие животные вернутся, водные системы восстановятся, углерод будет улавливаться, а почвы восстановятся.

Каждый может внести свой вклад в сдерживание вырубки лесов. Мы можем закупить сертифицированных деревянных изделий , по возможности отказаться от бумажных документов, ограничить потребление продуктов, в которых используется пальмовое масло, и по возможности посадить деревья.

Дополнительные ресурсы:

.

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.