Как определить стороны света по пню дерева


Ориентирование в лесу - Libtime

  1. Главная
  2. Путешествия
  3. Ориентирование в лесу
libre 24223 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 образуетс

Ориентирование по мху и муравейнику

  1. Главная
  2. Путешествия
  3. Ориентирование по мху и муравейнику
libre 56469 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 сво

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

Как определить стороны света. 7 способов :: Это интересно!

Новый выпуск "Клуба почемучек" тоже будет на выезде.
Видимо, я уже так привыкла по пятницам отвечать на вопросы и ставить опыты, что и в отпуске на отдыхе не могу от этой привычки избавиться:) Поэтому занятия мы проводим из Верхнезаморского - крымского поселка на Азовском море.

На этот раз нас с детьми заинтересовал вопрос: "Как определить стороны света?".
Дело в том, что на днях мы делали флюгер. И нам понадобилось отметить на нем стороны света, чтобы можно было узнать, с какой стороны дует ветер.
Есть несколько способов это определить.



Способ 1. Определяем стороны света по восходу и закату солнца.

Этот способ самый простой. Его знает даже моя шестилетняя Катя. Солнце встает на востоке, а заходит на западе. Значит, если встать так как перед географической картой, т.е. чтобы правая рука была там, где всходит солнце (восток), а левая  - где (запад), то впереди будет север, а позади юг.
Этот способ годится только для примерного определения сторон света, так как зависит от времени года. Идеально он работает только два дня в году: в день весеннего и осеннего равноденствия.
Для ориентировки флюгера его можно использовать только как вспомогательный к остальным.
О них я расскажу ниже ниже.
Определение сторон света по закату


Способ 2. Определяем стороны света по длине тени.

Когда солнце находится в наивысшей точке небосклона (в зените), то оно показывает строго на юг. А  значит в противоположной стороне находится север, по бокам  - запад и восток. Но как определить, когда именно солнце в зените?
Очень просто - по длине тени. В тот момент, когда солнце находится в наивысшей точке, тени от предметов самые короткие.
Значит, нам нужно в течении дня измерять тень от какого-нибудь предмета (например, мы отмечали длину тени от палки-гномона в наших солнечных часах). И определить самую маленькую тень.
Конец тени и будет указывать на север.
Обратите внимание, что надо замерить, когда будет самая короткая тень. А не тень в полдень. Потому что солнечное время и время на часах не совпадает.
Почему? Это отдельный интересный вопрос, надеюсь, мы до него когда-нибудь доберемся.
Самая короткая тень будет в астрономический полдень




Способ 3.  Определяем стороны света по компасу.

Этот способ я поставила на третье место, хотя он чаще всего приходит на ум. Но дело в том, что не всегда под рукой есть компас. Поэтому этим элементарным способом не везде можно воспользоваться. (Например, у нас сейчас, когда мы делаем флюгер, компаса нет). Да и для малышей компас - сложный прибор. Принципы его работы им понять нелегко, поэтому то, что стрелка компаса "знает", где север, они воспринимают как какое-то волшебство, а не научный факт. И как обращаться с компасом их еще надо научить. Например,мы в свое время для этого играли в моряков.
Определение сторон света по компасу

Способ 4. Определяем стороны света с помощью иголки.

Но если вы уже знакомы с компасом, и проблема лишь в его отсутствии, то можно заменить компас намагниченной иголкой. Об этом способе я уже рассказывала в посте о свойствах магнита.
Для этого понадобится посудина с водой, растительное масло или небольшой кусочек плавучего материала (пробки или пенопласта), стальная иголка и что-то, чем ее можно намагнитить.
У нас магнита не оказалось, и мы использовали для  намагничивания иголки обычные стальные ножницы. Уточню - ножницы должны быть из металла, способного намагничиваться. Ими надо быстро-быстро пощелкать, и тогда в металле образуется магнитное поле. А потом потереть иголку о ножницы, чтобы передать ей магнитные свойства. После этого иголка становится стрелкой компаса: она стремиться развернуться по лини север-юг.
Если ее смазать растительным маслом (или воткнуть ее в кусочек пробки) и положить на поверхность воды, то иголке ничто не помешает встать в нужное положение.  У этого способа только один недостаток - так можно определить направление север-юг, но в какой именно стороне север, а в какой юг, надо определить дополнительными способами. Например, способом № 1.
Компас из намагниченной иголки

Способ 5. Определяем стороны света по Полярной звезде.

Полярная звезда  находится практически в точке Северного полюса мира (т.е. при вращении Земли она остается неподвижной на небосводе). Это очень удобно для ориентирования - она всегда видна точно на севере. А найти ее на ночном небе очень просто. При некоторой тренировке это смогут и дошкольники. Для начала надо научится находить на небе ковш Большой Медведицы. После этого надо мысленно провести линию через две звезды, образующие дальний от  "ручки" бок ковша. Если эту линию продолжить дальше, то она упрется в яркую звезду - это и будет альфа Малой Медведицы, Полярная звезда. Значит, в той стороне север.
Как найти Полярную звезду. (Рисунок из Википедии)

Способ 6.  Определяем стороны света с помощью компьютерных приложений.

Существует множество компьютерных программ, которые могут помочь сориентироваться по сторонам света. 

Например, можно  воспользоваться обычной Google Maps. На этой карте  можно разглядеть весь мир в огромном разрешении. Поэтому, если вам надо определить, с какой стороны света от вас вон то дерево, то надо всего лишь найти на карте его и ваше местоположение. А сама карта уже сориентирована по сторонам света как обычно: верх-север, низ-юг,  лево-запад, право-восток.

Существуют и специальные приложения для мобильников. В современных моделях бывает встроенный компас. Но можно дополнительно поставить программу (у нас стоит java applet "Compass"), которая определяет стороны света по расположению солнца. Программе нужна информация о полушарии, в котором вы находитесь. Используя текущее время, она строит на экране перекрестие север-юг, запад-восток. После этого вам останется всего лишь повернуть мобильник на солнце - туда, где оно в этот момент находится. И тогда перекрестие на экране совпадет с реальными направлениями на стороны света.
Слева старая версия программы, которая установлена у нас,
а справа новая улучшенная версия

Способ 7.  Определяем стороны света по природным объектам.

Это самый ненадежный способ.

Все мы помним со школы, что на стволах одиноко стоящих деревьев и на камнях с северной стороны больше мха. Или что с северной стороны бок у муравейника более крутой.
Но попробуйте как-нибудь на практике применить эти знания. Окажется, что не все так однозначно. На расположение мха влияет множество других факторов, например, затененность рельефа, наличие водных источников, ветра, дующие в этой местности, и еще куча других причин. А с муравейниками я совсем не могу ничего определить - их форма, на мой взгляд, зависит только от того места, на котором он расположен. Так же шатко выглядят и другие лесные приметы: покраснение бочков ягод брусники и земляники с южной стороны, поворот на солнце головок череды (где у нас ее найти?) и т.п. Они, видимо, верны статистически, да еще и "работают" не для каждой местности. Поэтому определение сторон света по природным объектам лучше использовать в комплексе с другими способами.

Мы с детьми проверили все эти способы определения сторон света (кроме последнего, так как ни мха, ни муравейников, ни цветов, ни ягод поблизости не было - вокруг голая степь).
И все они дали практически одинаковый результат.
Поэтому мы смело можем считать, что наш флюгер сориентирован по сторонам света правильно!

Ориентирование по насекомым, птицам и деревьям.

 

Данные способы, в целом, неразрывно связаны с солнцем и основаны на том, что выделяемый солнечный свет жизненно необходим не только растениям, но и насекомым, и прочей живности.

Даже насекомые способны помочь в поисках правильного пути. Правда следует отметить что точность ориентирования в данном случаи невелика, а то и вовсе может быть не верной в следствии различных факторов. Помните, что всегда нужно применять несколько способов ориентирования, особенно, если речь идёт об использовании растений, насекомых или животных. И лишь сопоставив множество признаков (а не полагаясь лишь на один из них) можно начинать движение, в противные случаи вы можете ухудшить ситуацию ещё больше.

По муравейникам.

Определить направление по муравьям, можно обратив внимание с какой стороны от чего-либо (дерева, кустарника, пня и т.д.) они возвели своё жилище. Обычно муравейник возводится с южной стороны от объекта! Также можно заметить, что сторона муравейника, обращённая к югу более пологая.

По ульям.

Тот же способ касается и диких пчёл, обычно сооружающих свои жилища с южной стороны деревьев, также пчёлы вылетая из улья чаще летят в южном направлении.

По полёту перелётных птиц.

Весной они летят на север, осенью на юг!

По гнёздам птиц.

Также некоторые птицы чаще гнездятся с определённых сторон света. Ласточки гнездятся около жилищ человека, плетут гнёзда под карнизами с северной стороны. Сирийский поползень облюбовывает скалы с востока. Трехпалые чайки напротив любят селиться на западе или северо-западе скал. Дятлы, совы создают гнёзда с юга.

По птицам также можно определить веремя, об этом подробнее в следующей статье.

По коре.

С севера дерево обычно темнее, грубее (и по некоторым источникам мох и лишайники растут больше всего именно с этой стороны, однако не всё так однозначно. По уверениям других, мох и лишайники растут там, где им больше нравятся, совершенно не ориентируясь по сторонам), тогда как с юга напротив более светлая кора и гладкая кора. Однако, обращать внимание следует прежде всего на отдельно стоящие деревья, тогда будет меньше шансов ошибиться.

Вертикальные тёмные полосы на некоторых деревьях (сосна, меньше берёза) встречаются из-за неравномерного просыхания дерева после дождя, и обычно находятся исключительно с северной стороны. Однако при воздействии на дерево, постоянных сильных ветров, линия на нём, может сместится.

По годовым кольцам.

Следует найти пень, и посматреть на расположение годовых колец на срезе. С южной стороны рост кольец будет более заметным. Они будут более широкими чем с севера!

По листве.

Также следует рассмотреть листву, которой с южной стороны будет больше, а сами лисья будут более шикокими.

По соку и смоле.

Весной можно сориентироваться по соку деревьев, который выступает с той стороны дерева где его движение более интенсивно, а именно с юга.
Более интенсивные подтёки смолы (например на соснах) также встречаются с южной стороны.

 

 

© ВЫЖИВАЙ.РУ

 

 

 

 

 

 

Post Views: 4 449

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.

основных направлений и карт | Национальное географическое общество

1. Прочтите вслух стихотворение о сторонах света.

Поощряйте студентов, прочитав вслух стихотворение «Гуси на ходу» из раздаточного материала. Заранее попросите студентов прислушаться к словам направления. Попросите их поднять руки, когда они его услышат. Вы также можете дать студентам копию раздаточного материала или спроецировать стихотворение. Предложите классу прочитать вслух последние две строки каждого стиха в ответ на вопрос в первых двух строках, который вы прочитаете.

2. Представьте розетку компаса.

Напишите на доске слово «роза» и спросите студентов, что это такое. Спросите, может ли это быть что-то кроме цветка. Напишите на доске «компас» перед «розой». Объясните: роза компаса - это символ, показывающий направление на карте.

3. Изучите карту мира.

Спроецируйте карту под названием «Мир». Попросите добровольца указать на розу компаса и назвать буквы вокруг нее.Объясните, что буква N означает «север». Напишите на доске, что обозначает буква N, попросив учащихся назвать другие направления для S, E и W. Вы можете помочь учащимся запомнить порядок направлений по часовой стрелке на компасе с помощью фразы « N ever E at S oggy W affles ».

Объясните: на этой карте показан мир. Земля состоит из больших масс суши и воды. Спросите: Какой крайний юг на этой карте? (Антарктида) Укажите, что Антарктида - это континент, большой участок суши.Попросите добровольца подойти к доске, указать на семь континентов и назвать их. Спросите: Какой континент находится к северу от Южной Америки? (Северная Америка) Какой континент находится к востоку от Европы? (Азия) Какой континент находится к западу от Австралии? (Африка)

Спросите: Что на этой карте находится на западе? (Тихий океан) Объясните: океан - это очень большой массив соленой воды, а на Земле их четыре. Попросите учащихся назвать их.Спросите: Какой океан находится к востоку от Африки? (Индийский) Какой океан находится к северу от всех континентов? (Арктика)

4. Попросите учащихся использовать компасную розетку.

Раздайте каждому ученику копию рабочего листа «Использование розового ветерка». Попросите их использовать компасную розетку, чтобы определить слова направления для каждой пустой строки.

Неформальная оценка

Проверьте рабочие листы учащихся на понимание.Если учащимся нужно больше опыта в использовании карты мира, предложите им создать формы континентов из глины, поместить их на бумагу и нарисовать розу компаса. Предложите им написать четыре предложения, используя разное кардинальное направление в каждом предложении.

.

1.10. Деревья принятия решений - документация scikit-learn 0.23.2

Деревья решений (DT) - это непараметрический метод обучения с учителем. для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает ценность целевая переменная путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из данных функции.

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

Некоторые преимущества деревьев решений:

  • Просто для понимания и интерпретации. Деревья можно визуализировать.

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

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

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

  • Может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.

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

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

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

К недостаткам деревьев решений можно отнести:

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

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

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

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

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

1.10.1. Классификация

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

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

 >>> из дерева импорта sklearn >>> X = [[0, 0], [1, 1]] >>> Y = [0, 1] >>> clf = дерево.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, Y) 

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

 >>> clf.predict ([[2., 2.]]) массив ([1]) 

В качестве альтернативы можно предсказать вероятность каждого класса, которая является доля обучающих выборок одного класса в листе:

 >>> clf.predict_proba ([[2., 2.]]) массив ([[0., 1.]]) 

DecisionTreeClassifier поддерживает как двоичные (где метки - это [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0,…, K-1]) классификация.

Используя набор данных Iris, мы можем построить дерево следующим образом:

 >>> из sklearn.datasets import load_iris >>> из дерева импорта sklearn >>> X, y = load_iris (return_X_y = True) >>> clf = tree.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, y) 

После обучения вы можете построить дерево с помощью функции plot_tree :

.

Доказательство алгоритма определения диаметра дерева.

Хотя в данном случае в этом нет особой необходимости, я думаю, что это станет более ясным, если вы вместо этого подумаете о центроидах. Вот как это работает:

Конечно, у дерева есть диаметр, то есть самый длинный путь. Предположим, что путь от x до y является самым длинным. Теперь рассмотрим среднюю точку C этого пути. (Это более или менее центроид дерева.) Если D = d ( x , y ) четное, C - вершина; в противном случае это середина ребра.(Если хотите, представьте, что увеличиваете дерево, добавляя вершину в середине каждого ребра; это не меняет вашей проблемы, и теперь C определенно является вершиной.) В любом случае, d ( x ) , C ) = d ( y , C ) = D / 2.

Утверждение 1: Для любой вершины z , d ( z , C ) ≤ D / 2. Доказательство. Рассмотрим пути от x до z , а затем от z до y .Объединяя их, мы получаем (возможно, вырожденный) путь от x до y . Поскольку пути в дереве по существу уникальны, эта конкатенация должна проходить через C , то есть один из путей проходит через C . Таким образом, предположим, что путь от x до z проходит через C . Теперь D d ( z , x ) = d ( z , C ) + d ( C , x ) = d ( z , C ) + D /2, что перестраивается на d ( z , C ) ≤ D /2.

Утверждение 2: Для любой вершины s и вершины u , наиболее удаленной от s , d ( u , C ) = D / 2. Доказательство: иметь d ( с , и ) ≥ макс. ( с ( с , x ), с ( с , y )) ≥ с ( с , C ) + D /2, где второе неравенство исходит из предыдущего доказательства.По неравенству треугольника d ( s , C ) + d ( u , C ) ≥ d ( s , u ), поэтому d ( u , C ) ≥ D / 2. По пункту 1 все готово.

Наконец, по нашим наблюдениям выше, max ( d ( u , x ), d ( u , y )) ≥ d ( u , C ) + D /2 = D , и готово.

Надеюсь, это расскажет вам больше о том, что происходит: для любой вершины s вершины, наиболее удаленные от s , - это как раз те, которые (а) имеют максимальное расстояние до центроида и (б) не лежат на с той же стороны центроида, что и s . В частности, максимальное расстояние от с составляет d ( с , C ) + D / 2.

.

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 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 (так называемые данные 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 как ужасно утомительный процесс! 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 область поиска - 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.Следовательно, мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметров.

Чтобы просмотреть 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 объектов, 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:

Случайная сетка 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 итерация, 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 случайный поиск 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, который представляет собой количество складок, 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 увеличение 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 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 определяемые нами комбинации.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 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%, в то время как 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 по одному параметру 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 для количества функций для разделения узла:

Количество функций Обучающие кривые

По мере увеличения количества сохраняемых функций точность модели увеличивается, как 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]

.База данных

- Как определить функциональные зависимости

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

.

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.