Как определить север по деревьям


Как ориентироваться в лесу: способы определения сторон света без компаса

Как ориентироваться в лесу, если у вас нет с собой компаса? Это вопрос интересует многих грибников, охотников и собирателей ягод. Ведь заблудиться в даже небольшом лесном массиве может каждый человек. По каким признакам можно определить стороны горизонта? Существуют различные способы ориентирования без использования специальных приборов. Мы их рассмотрим в статье.

По солнцу

Как ориентироваться в лесу по солнцу? Этим способом можно воспользоваться только в ясную погоду. Существует несколько методов определения сторон света.

Солнце всегда восходит с восточной стороны, а заходит - с западной. В середине дня оно располагается на юге (в северной части земного шара). Если же вы заблудились в лесу Южного полушария, то в полдень солнце будет находиться со стороны севера.

Как можно ориентироваться в лесу с помощью часов в солнечную погоду? Определить северную сторону вам поможет следующий способ:

  1. Нужно встать таким образом, чтобы часовая стрелка была обращена к солнцу.
  2. Мысленно надо начертить угол между часовой стрелкой и отметкой "13" (или "1") на циферблате. Затем его нужно визуально разделить пополам прямой линией (биссектрисой).
  3. До 13 часов север будет находиться слева от солнца, а после - справа. В Южном полушарии положение севера будет прямо противоположным.

Если вы сможете найти в лесу палку, то можно попробовать изготовить шест-гномон. Однако сориентироваться с его помощью можно только в полуденное время. Палку нужно вкопать в землю. Около полудня тень от шеста будет указывать на север. Для точного ориентирования нужно выбирать достаточно длинную палку.

По растениям

Как ориентироваться в лесу без компаса в пасмурный день? Ведь определить стороны горизонта по солнцу можно только при безоблачной погоде. В этом случае нужно присмотреться к деревьям. Правильно сориентироваться вам помогут следующие признаки:

  1. Можно заметить, что одна сторона коры имеет более темную окраску, а другая - более светлую. Такая особенность наиболее выражена у хвойных деревьев. Темная кора находится с северной стороны. Ее цвет обусловлен меньшим воздействием солнечного света.
  2. Нужно также обратить снимание на смолу хвойных деревьев. Ее наибольшее выделение наблюдается на южной стороне. А рост мхов, лишайников и грибов на коре чаще отмечается в северной части.

В летнее время можно присмотреться к цвету ягод. Обычно они быстрее созревают с южной стороны. А та часть ягод, которая обращена к северу, имеет зеленоватый цвет.

По животным

Как ориентироваться в лесу, наблюдая за поведением животных? В определенное время года стороны горизонта можно определить по перелетным птицам. Осенью их стаи летят в направлении юга, а весной - на север.

Если вы обнаружили муравейник, то с его помощью можно сориентироваться. Нужно обратить внимание на его форму. В северной части муравейник имеет более крутой склон, а в южной - пологий.

Летом полезно также присмотреться к бабочкам. Нужно проследить за поведением этих насекомых во время отдыха. Когда бабочка садится на цветок, она держит крылья в сложенном положении. Таким образом она пытается защитить их от солнца. В утренние часы сложенные крылья обращены к востоку, днем - к югу, а вечером - к западу.

По лесным просекам

Рассмотрим ориентирование в лесу по просекам. В наши дни многие крупные зеленые массивы поделены на кварталы. Между этими квадратами организованы тропинки - просеки. Их прорубают в направлении север - юг или запад - восток. На пересечении этих дорожек устанавливают специальные столбы, которые могут служить довольно надежным ориентиром.

Эти столбики представляют собой вбитые в землю бревна четырехгранной формы. На каждой грани написаны цифры, которые обозначают номер квартала. К ним необходимо присмотреться. Нужно найти две грани с наименьшими значениями цифр. Ребро столба между ними всегда обращено в северную сторону.

Ночью

Как ориентироваться в лесу в ночное время? В темное время суток не рекомендуется активно перемещаться. Существует большой риск получения травмы или нападения диких зверей. Ночь лучше переждать у костра. Однако если вам необходимо выбраться из леса после захода солнца, то можно попробовать сориентироваться по звездам.

Нужно отыскать на ночном небе созвездие Большой Медведицы. Оно выглядит как ковш. На территории России это созвездие можно увидеть в любой сезон. Две его крайних звезды (ручка ковша) обращены к Полярной звезде, которая входит в Малую Медведицу. Это созвездие похожей формы, только меньших размеров.

Нужно мысленно соединить "ручку ковша" с Полярной звездой прямой линией. Это направление укажет на север.

В ясную ночь можно попытаться найти на небе Млечный путь. Это скопление звезд имеет вид полоски. Оно проходит строго в направлении с севера на юг.

В зимнее время

Как ориентироваться в лесу зимой? Можно использовать все вышеуказанные способы. Однако в конце зимы можно определить стороны света по таянию снега. Нужно обратить внимание на ямки в сугробах вокруг деревьев и пней. Эти проталины обычно обращены на юг.

Также можно присмотреться к склонам оврагов и холмиков. На их северной стороне снег тает более активно.

Заключение

Если вы заблудились в лесу, то нельзя определять сторону света по какому-либо одному признаку. Так можно очень легко ошибиться и уйти в неправильном направлении. Во время ориентирования без компаса нужно всегда принимать во внимание совокупность признаков. Это поможет вам правильно определить стороны горизонта.

Очень часто человек, заблудившись в лесу, поддается панике и начинает ходить кругами. Это только усугубляет ситуацию. Выбрав определенный ориентир, нужно стараться идти к нему по прямой линии. Затем нужно остановиться, выбрать следующий ориентир и тоже прямо следовать к нему. Если вы почувствовали, что идете в неправильном направлении, то нужно вернуться обратно по своим следам. Соблюдая эти рекомендации, вы сможете выбраться из леса.

Как ориентироваться в лесу без компаса: 8 лучших способов

Настоящий турист не теряется никогда, он просто разведывает новую территорию! Но что делать в незнакомой дикой местности, если с собой нет компаса или GPS? Существует ряд методов ориентирования, позволяющих обойтись без компаса и навигационных устройств.

Способы ориентирования на местности без компаса

Существуют разные приемы ориентирования в лесу. Не все методы являются точными, желательно определять стороны горизонта при помощи сразу нескольких из них (Рисунок 1).

Наиболее простыми и распространенными методами ориентирования являются:

  1. По деревьям.
  2. По мхам и лишайникам.
  3. По муравейникам.
  4. По крестам храмов (церквей).
  5. По просекам.
  6. По Солнцу.
  7. По звездам.
  8. По Луне. Рисунок 1. Основные методы ориентации в лесу без компаса, подробно о которых Вы узнаете ниже

Ориентирование по деревьям

Для более точной ориентации в лесу желательно присмотреться к нескольким древесным стволам, а не делать выводы по одному-двум.

Сориентироваться на местности по деревьям можно несколькими способами:

  1. Если присмотреться к деревьям, то можно увидеть, что листьев с южной стороны больше и они более густые, на северной же стороне листьев меньше. Причиной такому явлению то, что в северном полушарии планеты солнце проходит по южной стороне, и с этой стороны больше тепла (Рисунок 2).
  2. С северной стороны древесная кора более темная и грубая. Лучше всего это наблюдается у сосны, лиственницы, березы, осины.
  3. Обычно после дождя сосновые стволы темнеют с северной стороны дерева, что обуславливается вторичной коркой, быстрее нарастающей именно с северной стороны.
  4. Грибы на деревьях чаще вырастают с северной стороны стволов, особенно это заметно в сухое время (северная часть дерева дольше хранит влагу, необходимую для роста гриба). Рисунок 2. Деревья в лесу дают нам несколько способов определить направление

Ориентирование по мхам и лишайникам

Ориентирование в лесу - Libtime

  1. Главная
  2. Путешествия
  3. Ориентирование в лесу
libre 24697 Ориентирование в лесу довольно интересное задание как для путешественников, так и для спортсменов В этой статье Вы узнаете основные приемы ориентирование в лесу по деревьям.

Ориентирование по коре деревьев

Определить где север, а где юг в лесу можно с помощью коры деревьев. Та сторона, где кора будет светлее и тверже, будет южной. На северной стороне кора деревьев обычно темнее и покрыта мхом. Для верности нужно осмотреть несколько деревьев.

Ориентирование в лесу по мху на деревьях

Легко определить страны света и по коре лиственных деревьев. Например, стволы осин, тополей с севера часто покрыты лишайниками и зеленоватым мхом. Если лишайник распространился по всему стволу, то на северной стороне его все же больше, он будет более влажный и плотный. Особенно хорошо это заметно внизу ствола. Таким образом, зная эти особенности, можно значительно упростить ориентирование в лесу.

Ориентирование в березовом лесу

Есть ли для нас милее дерево, чем береза? Ствол у березы чистый, белый, издалека видный в любую пору. Летом в ее горнице – березовой роще – просторно и свежо, светло и уютно, много земляники и грибов. Береза – доброе дерево. Она не сторонится других лесных жильцов, как, например, ель. Кроны ее не смыкаются над головой, как в еловом лесу, не затемняют голубизны неба. В березовой роще смело поселяются кустарники, цветы, мягкие травы, в ней гнездятся птицы. Береза распространена по всей европейской части нашей страны до 65° северной широты, почти по всей лесостепной зоне Сибири, в Забайкалье, на Алтае и на востоке на побережье Охотского и Японского морей, встречается также в горной части Средней Азии и Крыма. Береза – прекрасное дерево для ориентирования на местности. Она очень любит свет, кора ее всегда белее и чище с южной стороны. Трещины, неровности и наросты встречаются на северной стороне этого дерева. Береза умеет приспосабливаться к избытку тепла. Так, в Крымском заповедно-охотничьем хозяйстве в верховье Улу-Узеня над водопадом Головкинского сохранилась единственная в Крыму березовая роща. Попав сюда, как бы переносишься в северный лес с характерными для него представителями древесной растительности и моховым покровом. Но этот березовый лес имеет интересную особенность: стволы березы, прячась от жарких солнечных лучей, склонились в северном направлении, некоторые даже касаются ветками земли. Вертикально стоят лишь затененные с южной стороны кронами сосен, осин или других деревьев.

Ориентирование в лесу по кроне дерева и годичных кольцах

Ветви дерева, как правило, гуще и длиннее с южной стороны, а годичные кольца на пне спиленного дерева, обычно шире с южной стороны и уже с северной. Однако по этим приметам нельзя точно определить север и юг, потому что в чаще леса деревья, расположенные к югу от наблюдаемого дерева, нередко закрывают его своей тенью. По этой же причине более длинные и наиболее густые ветви деревьев в середине леса могут быть обращены не только к югу, но и к западу, востоку и даже к северу (к более свободному месту). Часто ежегодный прирост очередного слоя древесины образуется не с юга, а с той стороны, с которой дерево, благодаря определенным факторам, лучше развивается. Так, на развитие дерева большое влияние оказывает преобладающее направление ветров и условия увлажняемости. Однажды автор этих строк, находясь и городе Талгар, в предгорьях Заилийского Алатау (Южный Казахстан), обратил внимание на одиночные пни от недавно спиленных деревьев. На пнях резко выделялось утолщение годовых колец в основном с одной стороны. Компас показал, чти утолщение обращено на север, а не на юг. Деревья здесь стояли на большом расстоянии друг от друга, тепла и света получали вполне достаточно. И все же крона их была шире и гуще с северной стороны. Оказывается, в этих солнечных местах, как и в других районах с сухим климатом, тепла и света для роста деревьев много, а влаги не хватает. Теневая сторона дерева лучше сохраняет влагу. Поэтому кроны деревьев гуще и прирост древесины годовых колец больше с северной стороны, а не с южной. Иная, как известно, ситуация на севере, где тепла и света значительно меньше, чем влаги. Деревья здесь развиваются лучше с южной стороны. Вот что об этом писал известный писатель М. М. Пришвин: «Превосходный компас –

Ориентирование по мху и муравейнику

  1. Главная
  2. Путешествия
  3. Ориентирование по мху и муравейнику
libre 58492 В лесу лежит большой камень-валун, обросший с одной стороны пушистым мхом. Посмотрите внимательно на этот необычный компас, который создала сама природа. Мы уже писали о разных приметах ориентирования, ориентирования в лесу и с помощью компаса. Советуем почитать эти интересные статьи.

Ориентирование по мху и лишайнику

Мхи и лишайники не любят тепла и света, поэтому растут в теневой стороне. Значит, там, где мхи и лишайники, – север; на южной стороне мха меньше или совсем нет. Теперь ориентирование по мху Вам не предоставит трудностей. Определить направление можно также по почве вокруг камня. С одной его стороны она сравнительно сухая (юг), а с противоположной – влажнее (север). Обычно старый, гниющий пень обрастает мхом со всех сторон. Но чтобы определить, где север и юг, нужно проверить влажность не почвы, а мха.

Ориентирование по муравейнику

Еще один природный компас, который всегда поможет найти нужное направление в лесу,– муравейники. В большинстве они расположены с южной стороны какого-либо дерева, пня, кустарника, так как муравьи – теплолюбивые насекомые. Южная сторона муравейника обычно отлогая, северная – значительно круче. Ориентирование по муравейнику. Ориентирование по муравейнику довольно простое в запоминании и понимании. В тундре, а также по борам-беломошникам, (подробнее: Какие типы лесов) и таежным болотам на севере европейской части СССР, в Западной и Восточной Сибири, на Дальнем Востоке растут лишайники (ягель, или олений мох) рода кладония, которые служат незаменимым кормом для северных оленей, особенно зимой. Источники ценных антибиотиков и ферментов, они также могут служить компасом. Более темные, чем весь лишайник, кончики их ветвистых кустиков всегда обращены на север. Поэтому, идя на север, видишь темную, поверхность мохового (лишайникового) покрова, при движении в противоположную сторону, то есть на юг, темная окраска не видна, и кусты кажутся более светлыми

Лесные «лампочки» и «маяки»

Чтобы не заблудиться в лесу, надо заранее выбирать хорошо заметные ориентиры, которые помогают определять местоположение, направление движения и измерять расстояние до намеченных пунктов на пути следования. Писатель А. Авдеенко в книге «Над Тисой» так рассказывает о своем герое Каблукове:
«Густой туман не мешал Каблукову ориентироваться. По приметам, там и сям разбросанным вдоль дозорной тропы, он легко определял, где находится. Вот каменистое ложе канавки, промытой весенними дождями,– значит, пройдено уже более трети пути. Через пятьдесят шагов должен быть пенек старого дуба. Да, так и есть, вот он. Через семь минут зачернеет сквозь толщу тумана голый ствол дуба, разбитого молнией, потом, на другом, на правом фланге, появится большой, глубоко вросший в землю валун».
На участках леса, пораженных опенком, есть своеобразные, необычные ориентиры – «лампочки». Идете в лесной тиши ночью, и вдруг в непроглядной темноте вспыхивают яркие огоньки фосфорического света: светятся растущие концы ризоморф опенков. Ризоморфы – это сплетения грибницы опенка, очень длинные, блестящие черно-коричневые тяжи, похожие на шнуры электропроводов, Сколько кругом ризоморф, столько и «лампочек». Опенок обычно поселяется на пнях и других гниющих остатках дерева. Грибница опенка, покрытая плотной оболочкой, сильно ветвистая под корой деревьев, особенно слабых, проникает своими разветвлениями в живую древесину, высасывает из нее соки и губит дерево. Концы грибницы (ризоморфы), выступающие наружу, светятся, как яркие миниатюрные электрические лампочки. В летнюю ночь на извилистой таежной тропе дорогу могут указать лесные «маяки». Это гнилушки, сверкающие фосфорическим огнем. Ярче всего фосфорисцируют гнилые пни. Сверху вниз по ним «текут» дрожащие светящиеся струйки. Здесь гнездятся мириады бактерий. Биолюминесцирующие микробы содержат сложные химические вещества – люциферин и люцифероз. У разных бактерий свои флюоресценты, различающиеся силой свечения и цветом. Немало суеверий породили эти огни. Но ночной холодный свет объясняется просто. Это биолюминесценция, то есть живое свечение, особе

Определение сторон света по мху и лишайнику

Определение сторон света по мху и лишайнику является одним из самых известных способов ориентирования на местности. Многие знают, что мох растёт на северной стороне деревьев (или камней). Но почему так происходит? Автор фото - Nicholas A. Tonelli, ссылка на оригинал (фото было изменено).

Привередливость мхов и лишайников

Дело в том, что мхи и лишайники предпочитают более прохладные и влажные места. Они настолько чувствительны, что редко встречаются с южной стороны деревьев (не любят свет, солнечные лучи и тепло). Однако, бывают влажные места сами по себе (болота, к примеру), а также существует множество мест, в которых деревья полностью защищены от попадания солнечных лучей на них. В таких случаях, мхам и лишайникам нет особой разницы, с какой стороны дерева расти. И в итоге они покрывают ствол дерева со всех сторон, но даже в этом случае с северной стороны дерева заросли всегда плотнее и влажнее.

Заключение

Ориентирование по мху и лишайнику на поверхностях не является абсолютно точным способом определения сторон света. Эти растения редко указывают строго на север. И это вполне логично, ведь под северной стороной подразумевать можно половину ствола дерева (а другая половина - южная). Понимая это, можно примерно представить, где находится север, а где юг. Ну а если возникают какие-либо сомнения, то пощупайте мох рукой. Где он влажнее всего, там и находится север.

Как определить в лесу стороны света?

В моей жизни в походах были случаи, когда GPS разрядился, в связи с чем, приходилось вспоминать уроки природоведения и ориентироваться альтернативными способами. Знания приемов ориентирования могут сильно выручить вас в трудную минуту.

Основными способами определения в лесу сторон света можно назвать следующие:

Как определить в лесу стороны света без каких-либо приборов по деревьям и растениям

Если у вас с собой ничего нет, не стоит отчаиваться. Необходимо внимательно осмотреться по сторонам. Если на дереве растет мох или грибы-паразиты, это указывает на север. Обычные лесные грибы растут под деревьями с северной стороны. А вот смола, выступающая летом на стволах хвойных деревьев, укажет на юг. Зеленые бока созревающих ягод повернуты на север, а спелые — на юг.

По муравейникам

Муравьи очень ответственные строители и располагают свое жилье строго с южной стороны опоры (дерева, пня и пр.). Более пологая сторона муравейника указывает на юг, а более крутая — на север.

По звездам

Полярная звезда находится в созвездии Большой Медведицы, она очень яркая и всегда указывает на север. Недостаток такого способа только в том, что небо должно быть ясным.

Как определить в лесу стороны света с помощью компаса или часов

Если у вас имеется при себе компас или часы, вы сможете определить стороны света с большей точностью. Однако, для этого нужны навыки.
Чтобы ориентироваться по компасу — совместите северную сторону стрелки синего цвета с указателем N на циферблате. Так, при отсутствии геомагнитных аномалий, вы определите север. Стороны света на компасе маркируются так — Север - N, юг - S, запад - W, восток – E.

Для ориентирования по часам - расположите их так, чтобы часовая стрелка указывала на солнце. Представьте линию от центра часов на 1 час. Разделите угол между этими линиями пополам. Линия, которая получится, будет указывать на юг.

Все указанные способы точны лишь относительно и лучше использовать одновременно несколько из них. Удачных и безопасных путешествий!

Как определить дерево по листьям и коре?

Деревья… крупнейшие растения на планете, обеспечивающие нас системой выделения кислорода в нашу атмосферу. Но не могли бы вы просто определить дерево, растущее у вас во дворе?

Значение деревьев…

Деревья действуют как естественные фильтры и поглощают загрязнения воздуха и пыль. Деревья в тени помогают защитить нас от вредного солнечного излучения. Еще одно дополнительное преимущество деревьев - снижение уровня шума, создаваемого их присутствием.Они могут обеспечить сопротивление ветру и более прохладный воздух, потому что их листья отражают тепло от земли. Высота деревьев позволяет уменьшить их и предотвратить эрозию почвы и наводнения.

Многие деревья, которые обычно растут в Северной Америке и некоторых частях Европы, обладают лечебными свойствами. Осень и зима - идеальное время для извлечения корней, коры и веток в лечебных целях. Из этих трех частей люди делают настойки, мази и припарки для лечения различных заболеваний.

Существует несколько методов обрезки и обрезки, которые вы можете использовать для поддержания ваших деревьев в отличном состоянии.Вы можете самостоятельно подрезать и обрезать деревья, если у вас есть базовые знания о деревьях или если вы наняли их профессионалов.

Содержание ↓

Идентификация дерева по листьям

Идентификация дерева по коре

Приложения для идентификации дерева (iOS, Android)

Две основные классификации деревьев

  • Evergreen означает, что дерево не теряет листья зимой. Большинство людей думают о вечнозеленых деревьях, как сосны и рождественские елки, потому что вечнозеленые деревья прекрасно себя чувствуют в зимнюю и сухую погоду.Хотя большинство вечнозеленых деревьев являются хвойными, есть некоторые хвойные деревья, например лиственницы, которые теряют листья. Вечнозеленый - противоположность лиственного.

  • Лиственные деревья, с другой стороны, теряют листья в конце вегетационного периода и отращивают их снова, как правило, весной. Прилагательное «листопадное» означает, что описываемое таким образом растение сбрасывает листья в конце вегетационного периода. Это деревья, которые создают элегантную листву, когда деревья становятся красными, оранжевыми и желтыми во время осеннего сезона.Однако есть некоторые лиственные деревья (некоторые широколиственные, например, живые дубы), которые не теряют своих листьев и сохраняют их круглый год. Вы можете думать о лиственных как о противоположности вечнозеленым.

Как определить дерево по листьям

Инфографика для идентификации листа

Вечнозеленые и хвойные деревья

Если на дереве есть листва в виде иголок или пучков иголок, это, скорее всего, хвойное вечнозеленое растение.

Одиночные иглы : Иглы на многих вечнозеленых деревьях прикрепляются к ветке. Они могут выглядеть как колышки (ель , ), чашечки (ель , ), черешки или стебли листьев (болиголов , кипарисовик лысый и пихта дугласова ). Деревья в этой подкатегории вечнозеленых деревьев обычно - это ели, ели, кипарисы или болиголовы.

Игла для кластеров и пучков : Связки или пучки листьев на соснах и лиственницах называются пучками.Количество взрослых игл на пучок помогает различать сосны и лиственницы .

Например, можно ожидать, что у большинства пород сосны от 2 до 5 игл на пучке. У лиственницы будет несколько пучков иголок. Имейте в виду, что лиственницы ежегодно сбрасывают хвою, и хвоя со временем пожелтеет.

Лиственные деревья

Определяя листья на лиственных деревьях, сначала посмотрите, как они расположены на стебле.Некоторые листья растут попеременно вдоль стебля, а некоторые растут парами напротив друг друга вдоль стебля.

Затем посмотрите на структуру листьев. Все листья имеют два основных отдела: черешок и пластинку . Черешок - это стебель, который прикрепляет пластинку к стеблю. Пластинка - это листовая пластинка и плоская часть, где происходит фотосинтез. Листья с неразделенной пластинкой называются простыми листьями. Листья, образующие сборные листочки, называются сложными.

Составные листья можно подразделить на подклассы в зависимости от того, как они расположены. Пальчато-сложные листья - это листочки, которые отходят непосредственно от конца черешка. Они расходятся (группами по три и более) и выглядят как пальцы на ладони. Перисто-сложные листья имеют листочки, которые отходят от жилки, которая соединяется с черешком. Эти листочки расположены на черешке противоположным образом, и они могут быть расположены равномерно или неравномерно.

По Расположение листьев : Альтернативные и противоположные образцы

Чередующиеся листья расположены между собой на противоположных сторонах стебля.Эти листья имеют тенденцию расти в шахматном порядке поочередно.

  • Примеры: Боярышник , Сикамор , Дуб , Сассафрас , Шелковица и Кизил .

Противоположные листья (простые или сложные) расположены прямо напротив друг друга на одном стебле. Они также имеют тенденцию расти парами на стебле.

  • Примеры: ясень , клен и оливковый .

По Структура листа : Простые и сложные листья

У простого листа дерева одна пластинка прикреплена к стеблю.

  • Примеры: Maple , Sycamore и Sweet Gum .

В составном листе лист разделен на листочки, которые прикрепляются к средней жилке своими стеблями. Если составные листья чередуются по форме и выглядят как перышки, их называют перистыми сложными листьями.Перисто-сложные листья делятся на другую подкатегорию: нечетные (количество листочков нечетное), дважды перистые или двуперистые (что означает, что листочки сами делятся на более мелкие листочки) и четные (что означает, что на ветке есть четное количество листочков.

  • Примеры: Hickory , Walnut и Locust .

Как было сказано ранее, форма листьев напоминает ладонь.

  • Примеры: Клен и Конский каштан.

Как определить дерево по коре

Если вам интересно, как определить свои деревья, когда все листья исчезли, вы всегда можете посмотреть на кору дерева. Вы обнаружите, что кора деревьев имеет уникальный узор - своего рода отпечаток пальца. Таким образом, вы не ожидаете, что нет двух абсолютно одинаковых рисунков коры. Несмотря на то, что некоторые виды деревьев имеют схожие типы коры, все они имеют свою уникальную идентичность.Из-за этого вы можете рассматривать идентификацию деревьев по коре как другие типы опций идентификации деревьев. Все, что вам нужно сделать, это начать с широкой категории типов коры деревьев, а затем посмотреть на другие характеристики. Таким образом, вы сможете отличить похожие типы коры.

  • Чешуйчатый : Это деревья с квадратными кусками коры, которые перекрывают друг друга. У ситкинской и голубой ели очень чешуйчатая кора.Деревья с чешуйчатой ​​корой - это гикори, земляничное дерево, клен и речная береза. Это лучшая идентификационная характеристика коры кленового дерева, которую вы можете там найти.
  • Бороздчатая : Эта кора является наиболее распространенным типом коры, и это то, о чем большинство людей думает, когда говорят о коре деревьев. Деревья этой категории будут иметь короткие вертикальные полосы коры с глубокими бороздками. Деревья с таким типом коры - болиголовы, секвойи и дуг-ели.
  • Papery: Деревья с таким типом коры выглядят как белая бумага. Его легко очистить, и его легко оторвать большими кусками. К тому же он очень тонкий. Этот вид коры можно увидеть на ольхе красной на северо-западе Тихого океана и на белой березе на северо-востоке.
  • Гладкая : Деревья с таким типом коры часто выглядят так, как будто у них нет коры. В большинстве случаев вы увидите на дереве небольшие пластинки коры, очень похожие на камуфляж.Цвет гладкой коры деревьев обычно светло-коричневый или беловатый. Осины и сикоморы - примеры деревьев с гладкой корой.

Лучшие приложения для идентификации деревьев около

Существует множество приложений для идентификации деревьев, но не все из них стоит загрузки или вложений. Некоторые приложения позволяют пользователям загружать изображения для идентификации деревьев и другие сведения, которые помогают определить, какой это тип дерева.Вот несколько приложений для идентификации, которые вы можете использовать со своими смартфонами.

Мгновенно идентифицируйте растения всех видов: цветы, деревья, суккуленты, грибы, кактусы и многое другое! PlantSnap - это революционное приложение для идентификации растений от Earth.com, созданное, чтобы помочь вам мгновенно идентифицировать растения в одно мгновение.

Функции PlantSnap :
Определите растения с помощью камеры
• Мгновенно узнавайте названия растений, цветов и деревьев с помощью изображения.
• Откройте приложение PlantSnap, сделайте снимок и посмотрите, как база данных PlantSnap присвоит растению имя за секунды.
Автоматическое определение растений для идентификации
• PlantSnap автоматически сообщает вам, когда растение хорошо обрамлено.
• Коснитесь экрана, на котором выделен цветок, для получения наиболее точных результатов.
Идентификация растений в дополненной реальности (требуется iOS12)
• Смотрите потрясающие анимации в дополненной реальности над растением.
• Просматривайте информацию о заводе через интерфейс дополненной реальности.
База данных предприятий
• Наша база данных является глобальной, и наши результаты мгновенны. В настоящее время в нашей всемирной базе данных содержится 585 000 видов растений.
• В настоящее время в базе данных PlantSnap содержится 90% всех известных видов растений на Земле, и мы продолжаем обучать больше видов для нашего алгоритма каждый месяц.
Алгоритмы идентификации и обучения растений
• Наш алгоритм переобучается и улучшается каждый месяц с использованием более 200 000 анонимных изображений, которые наши пользователи делают каждый день.
• PlantSnap будет обновляться автоматически каждый раз, когда мы добавляем новую партию видов, никаких дополнительных сборов не требуется.

Идентификатор британского дерева (Google Play и App Store)

Это приложение - отличное приложение для идентификации дерева с помощью коры, потому что оно позволяет идентифицировать дерево по любой его части. Это приложение было разработано Woodland Trust и подходит для Android и iOS. Компания была основана в 1972 году.

Основная цель этой организации - защитить существующие лесные массивы, восстановить старые лесные массивы, которые были в руинах, и создать новые лесные территории.В качестве приложения для идентификации деревьев приложение Woodland Trust Tree Identification может определять 50 видов деревьев и кустарников, произрастающих в Великобритании, а также может помочь в идентификации неместных деревьев.

Идентификатор дерева исследований Вирджинии (Google Play и App Store)

Приложение

Virginia Tech для идентификации деревьев - безусловно, популярное приложение, которое обнаружил практически каждый, кто интересуется изучением деревьев. Их обширная дендрология привела к огромной коллекции идентификационных изображений деревьев.

Их приложение для идентификации по дереву позволяет вам получать обширные данные прямо на вашем смартфоне (как Android, так и IOS).

LeafSnap (AppStore)

LeafSnap - это кульминация полевых руководств, которые предоставляют образовательную информацию о деревьях. Приложение предназначено только для IOS и включает в себя только базу данных деревьев, найденных в северо-восточной части США. Приложение поддерживается многими учеными, разработчиками и исследователями из Смитсоновского института, Колумбийского университета и Университета Мэриленда.

Пользователи получают основную идентификационную информацию о деревьях вместе с фотографиями различных видов. Особенность, которая действительно делает это приложение уникальным, - это способность пользователя делать снимки дерева, которые он хочет идентифицировать (так называемая функция LeafSnap). Эта функция загружает изображение и использует сложный алгоритм для распознавания породы дерева.

В приложении есть интерактивный компонент, который будет собирать информацию об идентификации вашего дерева и отправлять ее профессиональным ученым по всему миру.Эти ученые будут использовать эту информацию, чтобы помочь им понять, как различные виды функционируют в режиме реального времени.

iKnow Trees Lite и Pro (Google Play)

Полное руководство по ДЕРЕВАМ ЕВРОПЫ и СЕВЕРНОЙ АМЕРИКИ - все у вас на ладони! Скачайте, и вы получите обширную библиотеку, полную фактов, цифр и изображений. Узнайте, где можно найти определенные виды, как выглядят и на вкус их листья, цветы и плоды! Найдите вдохновение и познакомьтесь с природой по-новому!


Выявление деревьев - жизнеспособная часть лесного хозяйства.Надеюсь, это руководство дало вам больше информации по теме исследования, которое поможет нам сохранить населенными лесные массивы, очистить воздух, наши пейзажи красивыми, наши дома будут построены, а наши дворы уютными.

Посмотрите это видео о том, как определить дерево по коре и по листу из Wood от Wright за последние

😉

Топ-25 ветроустойчивых деревьев Настоящая рождественская елка .

Как определить высоту дерева

  1. Образование
  2. Математика
  3. Тригонометрия
  4. Как определить высоту дерева

Мэри Джейн Стерлинг

Какую тригонометрическую функцию следует использовать для определения высоты дерева? Предположим, вы запускаете воздушного змея, и он зацепился за верхушку дерева. Вы выпустили все 100 футов тетивы для кайта, и угол, который тетива образует с землей (угол подъема), составляет 75 градусов.

Вместо того чтобы беспокоиться о том, как вернуть кайт, вы задаетесь вопросом: «Какого роста это дерево?»

Чтобы найти решение вашей затруднительной ситуации, выполните следующие действия:

  1. Определите, какие части прямоугольного треугольника вы можете использовать для решения проблемы.

    Гипотенуза прямоугольного треугольника - это длина струны. Сторона, противоположная 75-градусному углу, и есть то, что вы решаете; назовите его x .

  2. Определите, какую функцию триггера использовать.

    Гипотенуза и противоположная сторона являются частью отношения синусов.

  3. Напишите уравнение с триггерной функцией; затем вставьте известные вам значения.

    Угол 75 градусов не является одним из наиболее распространенных углов, поэтому используйте научный калькулятор или одну из таблиц в Приложении, чтобы получить значение синуса с точностью до трех десятичных знаков. Синус 75 градусов составляет около 0,966, гипотенуза - 100 футов, а противоположная сторона - то, что неизвестно.

  4. Решите уравнение.

    Перемножая, получаем

    Дерево более 96 футов в высоту. Удачи в получении воздушного змея.

Об авторе книги

Мэри Джейн Стерлинг - автор книги Алгебра I для чайников и многих других книг Для чайников . Она преподавала математику в Университете Брэдли в Пеории, штат Иллинойс, более 30 лет и любила работать с будущими руководителями бизнеса, физиотерапевтами, учителями и многими другими.

.

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.

Лучше всего думать о гиперпараметрах, как о настройках 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 на основе проб и ошибок.

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 подходим 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.

Перекрестная проверка с 5 сгибами (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 у нас есть 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 случайным образом выбрать 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
  • temp_1 = максимальная температура (в F) за один день до
  • average = историческая средняя максимальная температура
  • ws_1 = средняя скорость ветра за один день до
  • temp_2 = максимальная температура за два дня до
  • friend = прогноз от нашего «верного» друга
  • год = календарный год

В предыдущих сообщениях мы проверяли данные на предмет аномалий и знаем, что наши данные чистые.Следовательно, 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 работы по случайному лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективно использовать наше время - это просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попробуем настроить следующий набор гиперпараметров:

  • n_estimators = количество деревьев в прогнозе
  • max_features = максимальное количество функций, учитываемых для разделения узла
  • max_depth = максимальное количество уровней в каждом дереве решений
  • min_samples_split = минимальное количество точек данных, помещенных в узел до разделения узла
  • min_samples_leaf = минимальное количество точек данных, разрешенных в листовом узле
  • bootstrap = метод выборки точек данных (с заменой или без нее)

Сетка случайных гиперпараметров

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

 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, дает ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.

 def оценить (модель, test_features, test_labels): 
прогнозов = model.predict (test_features)
ошибок = abs (прогнозы - test_labels)
mape = 100 * np.mean (errors / test_labels)
precision = 100 - mape
print ('Характеристики модели')
print ('Средняя ошибка: {: 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 максимальной производительности, но мы можем дать еще одну попытку с сеткой, дополнительно уточненной 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 провести 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, проведение контролируемого эксперимента).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]

.

Почему случайные леса превосходят деревья решений | автор: Houtao Deng

Две интуитивные причины проиллюстрировали

Сосновые леса на озерах Рампарт. Фото @sakulich

Случайные леса состоят из нескольких отдельных деревьев, каждое из которых основано на случайной выборке обучающих данных. Как правило, они более точны, чем отдельные деревья решений. На следующем рисунке показано, что граница решения становится более точной и стабильной по мере добавления большего количества деревьев.

Граница принятия решений из случайных лесов (по мере добавления новых деревьев)

Здесь мы приведем две причины, по которым случайные леса превосходят одиночные деревья решений.

Более высокое разрешение в пространстве элементов

Деревья без обрезки . В то время как одно дерево решений, такое как CART, часто обрезается, случайное дерево леса полностью вырастает и не обрезается, и поэтому, естественно, пространство функций разделяется на все больше и меньше областей.

Деревья разные . Каждое случайное дерево леса изучается на случайной выборке, и в каждом узле случайный набор функций рассматривается для разделения. Оба механизма создают разнообразие среди деревьев.

Два случайных дерева, каждое с одним разбиением, показаны ниже. Каждому дереву можно присвоить две области с разными метками. Объединив два дерева, мы получим четыре региона, которые можно обозначить по-разному.

Необрезанные и разнообразные деревья приводят к высокому разрешению пространства элементов. Для непрерывных функций это означает более плавную границу принятия решения, как показано ниже.

Обработка переобучения

Одно дерево решений нуждается в сокращении, чтобы избежать переобучения.Ниже показана граница решения из необрезанного дерева. Граница более гладкая, но допускаются очевидные ошибки (переоснащение).

Итак, как случайные леса могут строить необрезанные деревья без переобучения?

Для задачи с двумя классами (синий и красный) ниже, оба разделения x1 = 3 и x2 = 3 могут полностью разделить два класса.

Однако два разделения приводят к очень разным границам решения. Деревья решений часто используют первую переменную для разделения, поэтому порядок переменных в обучающих данных определяет границу решения.

Теперь рассмотрим случайные леса. Для каждой случайной выборки, используемой для обучения дерева, вероятность того, что красная точка отсутствует в выборке, равна

Таким образом, примерно 1 из 3 деревьев построено со всеми синими данными и всегда предсказывает синий класс. Остальные 2/3 деревьев имеют красную точку в обучающих данных. Поскольку в каждом узле рассматривается случайное подмножество признаков, мы ожидаем, что примерно 1/3 деревьев использует x1, а остальные 1/3 используют x2. Ниже показаны расщепления двух типов деревьев.

Благодаря объединению трех типов деревьев граница решения, показанная ниже, теперь симметрична для x1 и x2. Пока имеется достаточно деревьев, граница должна быть стабильной и не зависеть от несущественной информации, такой как порядок переменных.

Механизмы случайности и голосования в случайных лесах элегантно решают проблему переобучения.

.

Как найти истинный север

Если днем ​​вы потерялись где-то без карты, компаса или GPS-навигатора, лучший способ определить направление - это посмотреть вверх. Движение солнца может осветить вам истинный северный путь. Но чтобы использовать этот солнечный гид, вам нужно помнить несколько важных вещей. В Северном полушарии солнце всегда встает на востоке и садится на западе. В полдень он вырисовывается посреди горизонта прямо на юг. Это означает, что, когда вы смотрите на солнце в полдень, идя прямо к нему, вы попадете на юг.Прогулка с солнцем за спиной означает, что вы направляетесь на север. В Южном полушарии все наоборот.

Если сейчас не полдень, и вы хотите найти дорогу в дневное время, аналоговые часы с минутной и часовой стрелками могут служить заменой компаса. Во-первых, убедитесь, что часы показывают правильное время. Затем наведите часовую стрелку на солнце. Затем, удерживая часы на месте, представьте угол, образованный часовой стрелкой и линией, идущей от позиции 12 часов к центру часов.Затем нарисуйте воображаемую линию, разделяющую этот угол пополам. Эта линия указывает на юг в Северном полушарии. При переходе на летнее время создавайте угол с позиции «1 час» вместо положения «12 часов».

Объявление

В Южном полушарии наведите цифру 12 на солнце, а не на часовую стрелку. Затем сформируйте воображаемый угол между часовой стрелкой и линией от 12 до центра часов. Линия, разделяющая этот угол пополам, представляет север.

Нет часов? Нет проблем. Если вы знаете точное время, вы можете нарисовать свои собственные часы на бумаге и использовать их таким же образом.

Другой способ сориентироваться - найти палку и большое солнечное пятно на земле. Для этого подхода помните, что когда солнце отбрасывает тени, эти тени находятся в направлении, противоположном его положению на небе. Это означает, что когда солнце находится в восточном небе, его тени будут указывать на запад.

Тем не менее, возьмите палку, предпочтительно около ярда (1 метра) высотой, и воткните ее в землю на солнечном месте, чтобы вы могли видеть ее тень. Используйте камень или другой острый предмет и отметьте кончик тени на земле. Поскольку тени от солнца движутся с запада на восток в течение дня, эта первая точка обозначает запад.

Задержитесь около 15 минут, затем отметьте, куда переместилась тень от палки. Теперь у вас должно быть два пятна в земле: первое представляет запад, а второе - восток.Если вы проведете линию между этими двумя точками, вы получите общее представление о линии восток-запад. Оттуда вы можете провести линию север-юг под углом 90 градусов к линии восток-запад.

Хотя это не точные указатели направления, в природе есть и другие подсказки, которые помогут сориентировать вас на истинный север:

ОК. Итак, мы знаем, как найти истинный север при дневном свете. Но как насчет темноты? На следующей странице вы узнаете, как найти истинный север по луне и звездам.

.

При «N» узлов, сколько различных двоичных и двоичных деревьев поиска возможно?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
.

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.