Как определить живое дерево или нет


Как узнать, погибло ли растение или просто находится в спячке

Экологичная усадьба: Некоторые люди становятся зимой менее активными, и некоторыми растениями происходит нечто подобное. Они впадают в спячку, если на улице очень низкая температура, а затем выходят из спячки, когда условия для их роста становятся благоприятнее. Во время такой дрёмы листья растения опадают, и может показаться, что оно погибло. Но, скорее всего, это не так.

Некоторые люди становятся зимой менее активными, и некоторыми растениями происходит нечто подобное. Они впадают в спячку, если на улице очень низкая температура, а затем выходят из спячки, когда условия для их роста становятся благоприятнее. Во время такой дрёмы листья растения опадают, и может показаться, что оно погибло. Но, скорее всего, это не так.

Очевидно, что садовые растения претерпевают те или иные изменения в связи с погодными условиями, но и комнатные растения тоже подвержены им. Некоторые растения умеют предсказывать плохую погоду (как правило, это связано с понижением или повышением температуры). Неблагоприятные погодные условия служат причиной спячки, в которую впадают растения. На самом деле, многие растения даже нуждаются в таком периоде покоя, чтобы выжить.

Виды, которым просто необходим покой, никоим образом нельзя лишать его. Если вы всё же попытаетесь создать для своих растений вечное лето, перенеся их в дом, то такие как виды, как японский клен или клён дланевидный, не проживет в таких условиях больше двух лет. После максимального периода непрерывного роста, растение, родом из стран с умеренным климатом, непроизвольно перейдет в состояние покоя, независимо от времени года или природных условий. Лиственные растения сбрасывают листья, вечнозеленые не дают новых ростков.

Как садовые, так и комнатные растения могут впасть в спячку также и после полученного стресса. Например, если растение совсем не поливают, оно может сбросить все листья и заснуть, чтобы сохранить оставшуюся в нем влагу. Похоже, что оно умирает, но на самом деле такой защитный механизм спасает ему жизнь.

Для того чтобы проверить, умерло ли растение или просто находится в состоянии покоя, надо провести проверку.

Срежьте кончик прутика размером с карандаш. Возьмите прутик и резко согните его туда-сюда несколько раз. Живая веточка будет легко сгибаться и в конечном итоге расщепится, обнажая влажную древесину внутри. Мертвый прутик треснет, лишь только вы его слегка согнете, и окажется сухим внутри. Можно также слегка поцарапать ножом или ногтем наружную часть веточки.

Если растение живое, под корой оно будет зеленого цвета и слегка влажным на ощупь. А мертвый прутик будет коричневого цвета, и вам с трудом удастся его поцарапать.

В таком случае вам нужно будет дальше исследовать стебель и попробовать поцарапать нижнюю веточку, а то и стебель у самых корней. Растение может проявить признаки жизни в этих местах. Если такое произойдет, нужно срезать мертвые стебли почти до самого корня.

Несмотря на то, что оно выглядит мертвым над поверхностью почвы, у спящего растения будут живые корни. Если проверка со сгибанием или царапанием веточки покажется неубедительной, вы можете достать растение из горшка и проверить, выглядят ли корни живыми и здоровыми, или они полностью сгнили или усохли.

Гнилые корни будут издавать неприятный запах, в таком случае это будет означать, что растение умерло. Если же корни окажутся гибкими, то это напротив, будет указывать на то, что растение просто уснуло.

Бывает, что некоторые корни могут оказаться мертвыми, а другие живыми, включая и основной корень. Таким образом, чтобы помочь растению оптимизировать свои ресурсы и ожить с наступлением тепла, вы можете обрезать мертвые корни. Постарайтесь при этом не задеть основной корень и другие здоровые корни.

Ваше растение может уснуть, но это не значит, что оно совсем не нуждается в вашем уходе. Ему не нужен свет, но его все-таки нужно время от времени поливать: один раз в месяц будет достаточно. Довольно простой уход, но в холодный период многие люди поливают растения так же часто, как и летом, например. Это губительно для растений, так как от чрезмерного полива они могут погибнуть. В отапливаемых помещениях земля в горшке быстро сохнет, но только сверху, глубже она может оказаться влажной.

Чтобы узнать, пора ли поливать ваше растение, раскопайте землю в горшке вглубь сантиметра на 2-3 и потрогайте почву пальцем. Если земля влажная, растение не нужно пока поливать.

Это Вам будет интересно:

Как с помощью медной проволоки избавиться от фитофторы на помидорах

Как получить небывалый урожай крупной и сладкой свеклы

Состояние покоя – неотъемлемая часть цикла роста растения. В данном случае вы ничего с этим не можете поделать, разве что ждать теплых дней. Растения выйдут из спячки, как только потеплеет, и вы заметите новые признаки жизни. А пока вы можете обрезать мертвые стебли, чтобы освободить место для новых ростков.

Как видите, ухаживая за растениями и не желая им навредить, нужно учитывать, что у них есть периоды активного роста, а также периоды покоя.опубликовано econet.ru

Как определить живой саженец до посадки

Определить живой ли саженец или нет еще до посадки проще всего. Начинайте осмотр понравившегося саженца с корней, так как если они уже погибли, спасти саженец не удастся. Попробуйте тонкие корешки на излом. Если они ломаются, значит корешки сильно подсушили и саженец может не прижиться. Живой корень гнется, но не ломается. 

Однако некоторые продавцы «не лыком шиты» и, если корешки подмерзли или несколько раз подсохли, то их могут отмочить в воде. Поэтому на рынок прихватите с собой острый нож и сделайте срез корешка. На срезе он должен быть чисто белого цвета. Это признак живого корня. Если срез серый или черный, значит корень погиб и вам нужно искать другой саженец. 

Также обратите внимание нет ли утолщений или наростов на корешках. Эти «украшения» говорят о том, что в нагрузку к саженцу вы приобретете рак корней, который может заразить все деревья в вашем саду. Таким саженцам самое место на костре, а не на прилавке. 

После «дегустации» корешков переходите к кроне. Обратите внимание на кору штамба и ветвей. Она должна быть без морщин. Конечно, даже сморщившиеся саженцы с живым корнем можно реанимировать, отмочив в воде двое-трое суток. Но зачем все эти трудности и риски, если саженцев на рынке полно и можно найти свежие деревца? 

Обязательно проверьте кору на наличие пятен. Редко, но встречаются саженцы, зараженные черным раком коры или цитоспорозом. Конечно, можно зараженные ветки и участки штамба срезать, но это внесет сильные коррективы в формировку дерева. Вам это нужно? 

Осмотрите верхушку кроны. Она должна быть одревесневшей, коричневой. Если она зеленая, значит саженец плохо вызрел и зимой обязательно подмерзнет. Многие гоняются за высокорослыми саженцами. Это ошибка. Надо брать деревья среднего роста, так как первый ярус все равно закладывается на высоте 50-70 см, а значит на этой высоте и придется обрезать саженец. Тем более что великанам труднее прижиться на новом месте, чем коротышам. 

Кстати, «карлики» и среднерослые деревья не отличаются друг от друга по росту в стадии саженцев. Отличить карликовые саженцы можно по мощной мочковатой корневой системе. А по росту нет. Это потом среднерослые обгоняют «карликов» и уходят ввысь, если их прыть не унять секатором. 

Не спешите покупать саженцы с голыми корешками, продающиеся на асфальте. Лучше выбрать саженцы, которые обмакнули в глиняную болтушку. Они не так подвержены подсыханию корней и намного лучше приживаются. Если стоит влажная погода, то саженцы в болтушке могут выдержать на воздухе почти неделю. После удачной покупки перед посадкой саженцы желательно уложить в бочку с водой на пару-тройку дней. И только после такой оживляющей ванны корни нужно снова обмакнуть в глиняную болтушку и приступать к посадке. 

И последнее. Сейчас на рынке саженцы продаются в основном с листвой. От этого товарный вид лучше. Но листва иссушает саженцы, поэтому сразу после покупки тут же ее удалите.

Подписывайтесь на наш видео-канал на youtube

Тест царапин дерева - узнайте о царапинах коры, чтобы увидеть, живо ли дерево 2020

Mas to doc

Mas to doc

  • Здоровая пища
  • Стиль жизни
  • Полезные привычки
  • Совет
  • Другой
  • Жизнь
  • Компостирование
  • Съедобные-Сады
  • Садоводства, Как К
  • Комнатные Растения
  • Орнаментальные-Сады
  • Проблемы
  • Специальные-Сады
Орнаментальные-Сады
Table of Contents:
  • Дерево мертвое или живое?
  • Царапая кору, чтобы увидеть, живо ли дерево

Проверка аварийных деревьев

В городских условиях, деревья зачастую могут стать источником опасности для человека и его имущества. В связи с этим необходимо проводить регулярные проверки крупных и возрастных деревьев. За это обычно отвечают соответствующие организации и частные лица, на территории которых находятся аварийные посадки.

Как узнать степень угрозы

Понятие «аварийность дерева» очевидно после проведения специальной экспертизы. Сигналом для инициирования может быть:

  • солидный возраст и величина;
  • естественный наклон ствола;
  • повреждение растения во время бури или какого-либо происшествия;
  • болезнь, угрожающая жизни большого дерева.

Существует ряд конкретных признаков, по которым определяется степень опасности для окружения:

  • сухостой или засохшая крупная ветка;
  • ствол наклоняется к земле или зданию под углом меньше 45 градусов;
  • на стволе есть трещины, глубокие расколы, особенно в области комля;
  • большие обломанные ветром ветки или с начинающимся расколом в месте соединения со стволом;
  • наличие большого дупла, грибных семейств, обширных язв на стволе, что указывают на серьезную болезнь древесины и ее постепенное отмирание;
  • возможное повреждение корней во время строительных работ;
  • подмывание сточной водой корней крупного экземпляра, что приводит к заболеваниям и засыханию растения;
  • оживленное движение в непосредственной близости от корней крупногабаритного транспорта.

Лиственные или хвойные взрослые растения с подобными повреждениями являются опасными не только при сильном ветре. Часто от них отламываются ветки или трескается ствол без какого-либо вмешательства. Заметив упавшие ветки даже на здоровом с виду дереве, нужно тщательно проверить, не происходят ли незаметные снаружи гнилостные процессы в древесине. Чтобы предотвратить падение таких деревьев или поврежденных скелетных веток, проводят организованный спил.

Какие болезни приводят к гибели дерева

Если аллея или дворовые насаждения созданы из старых деревьев одной породы, стоит обратить внимание на все растения при наличии одного или двух заболевших, пораженных вредителями и усохших. Удаление возрастных экземпляров неизбежно, если древесина заражена:

  • сосудистыми гнилями у вязов и кленов;
  • различными некрозами у липы, тополя, ивы, рябины, яблони, груши, сосны;
  • смешанными гнилями у любых лиственных и хвойных пород.

Спил деревьев обязателен, если поражено более трети ствола или кроны, а при некрозе видны круговые язвы.

Признаки аварийности дерева, на что стоит обратить внимание

Деревья — не только «кислородная фабрика планеты», но и источник повышенной опасности. Их внезапное падение может окончиться достаточно плачевно для животных, людей и материальных ценностей. Но всякое ли дерево склонно к падению? К счастью, ответ отрицательный. Потенциально опасные крупномеры называют «аварийными деревьями». Если бы каждый человек умел различать их и требовать удаления таких крупномеров, то, и трагедий после непогоды в городах да поселках страны было б меньше…

Что нужно каждому знать об аварийности растений

Чтобы уберечься от аварийного дерева вовсе не нужно вырубывать все насаждения подряд. А вот внимательно осматривать весной или осенью каждое из них придется обязательно. С наступлением холодов, после опадения листвы или после схождения снега, когда крупномеры еще не покрылись свежей зеленью, прекрасно видно состояние веток, коры, дупла и другие «маркеры» аварийных деревьев. Да и после ураганных ветров, бурь и штормов тоже хорошо бы осмотреть растущие рядом крупномеры. Выполняя это, обратите внимание на:

  • Породу. Осины подвержены некрозам (отмиранию частей), поэтому они чаще ломаются и относятся к особо опасным крупномерам. У ясеня и клёна в норме ветки немногим отходят от ствола, образуя при этом небольшую «рогатину» - они тоже находятся в «зоне риска».
  • Состояние. На здоровом дереве полностью отсутствуют сухие ветки. Соответственно, крона полностью пышная и зеленая. Но обилие зеленых листьев – отнюдь не показатель здоровья растения. Это происходит за счет того, что по кадмию и коре поврежденных ветвей поступает достаточное количество питательных веществ, необходимых для существования листьев. При этом внутренняя часть древесины ветки вполне может быть гнилой или усохшей.

Деревья – живые организмы. Это значит, что с возрастом они больше подвержены заболеваниям и деформациям.

Маркеры аварийности деревьев

В список аварийных можно занести крупномеры со следующими признаками:

  • трещинами;
  • сухостойными ветками или стволами;
  • малыми углами отхождения веток от ствола;
  • некрозами;
  • дефектами корневой системы;
  • ослабленным скелетом.

К потенциально опасным деревьям относят растения с сухими ветвями лишь потому, что такие ветки не могут гнуться. Другими словами, они просто не способны противостоять даже средним ветровым нагрузкам. Особо опасными ветвями считают полностью сухие или хотя бы частично отломанные подсохшие ответвления.

Продольные и поперечные трещины также переводят деревья в разряд аварийных. Особенно страшны глубокие поперечные трещины, не подлежащие укреплению. А что до продольных, то они опасны лишь тогда, когда слишком глубоки или, того хуже, сквозные. В сочетании с другими дефектами, допустим, раздвоенным стволом или малым углом отклонения веток, любые продольные трещины крайне опасны. Ну, и конечно, возникновение близ расположенных, на стволе, трещины также говорят об аварийности дерева.

Чем опасен малый угол между стволом и веткой

Небольшой угол отхождения ветвей является явным признаком того, что ответвление слабо срастается со стволом. Малое расстояние между ними приводит к образованию «кармана» из коры. А такое явление говорит о сомнительной прочности в этом месте.

Также вросшая кора часто играет роль клина. И, как следствие, при значительной ветровой нагрузке эти ветви просто отламываются от ствола и падают. Биологи утверждают, что малый угол редко возникает сам по себе, от «генетики» дерева. Чаше он является результатом непрофессиональной обрезки ветвей или верхушки крупномера.

Если на главной ветке (с небольшим фрагментом) или стволе выполнить срез под прямым углом, то оставшаяся часть будет плохо поддерживать отрастающие ветки, развивающиеся вдоль линии среза. Профессионалы считают опасными деревья со слабым соединением ветвей, у которых:

  • ветви растут на несущем стволе;
  • раздвоенный ствол или слабое ответвление совмещается с любыми дефектами, например, трещинами;
  • имеется серьезное нарушение структуры и слабое соединение веток;
  • толщина здоровой древесины меньше 1/6 части диаметра ствола в измеряемом месте;
  • некроз поражает 1/2 ветки или ствола;
  • некроз совмещен с трещиной, слабым соединением ветвей или полостью;
  • очевиден сильный крен;
  • повреждено более 50% корней;
  • наблюдается значительная порча корневых узлов.

Чтобы деревья не представляли угрозы для людей и имущества, внимательно осмотрите все крупномеры, растущие близ вашего участка. Если не можете оценить их состояние, обращайтесь в нашу компанию. Арбористы компании "Промышленный альпинизм" помогут не только выявить поврежденные и потенциально опасные растения, но и за доступную цену удалят аварийные крупномеры или их фрагменты. Обращайтесь, мы знаем, как сделать жизнь безопаснее!

Определение аварийного дерева

11 февраля 2018

Деревья родятся и растут, живут и радуют нас, болеют и погибают. При этом они часто становятся угрозой для жизни людей, здоровых и ценных растений, целостности строений, элементов ландшафта или линий электропередач.


Следует различать понятия «аварийное» и «опасное» дерево.

Аварийное дерево – растение с высокой вероятностью падения, а опасное – тоже аварийное, но угрожающее жизни, здоровью или имуществу людей и в соответствии с законодательством подлежащее удалению. Вырубать их можно только с разрешения властей. Обращаться с такой проблемой необходимо в домоуправляющую организацию, если за таковой закреплено обслуживание земельного участка с растущим проблемным деревом.

Какие деревья признают аварийными?

Очень опасны аварийные деревья, находящиеся рядом с домами, тротуарами, учреждениями образования, культуры, другими общественными зданиями, дорогами. Среднюю угрозу имеют гиганты, растущие в менее людных местах. Слабо опасны старые древесные породы, поселившиеся в мало посещаемых районах. Чтобы принять решение об их уничтожении власти придумали критерии, по которым судят о степени аварийности растения. Ниже перечислены признаки таких деревьев.

  • Сухие с засохшими крупными ветвями, которые могут сломаться даже под действием слабого ветра и вообще ведут себя непредсказуемо. Ведь под действием ветровой нагрузки сухой ствол и крона не гнутся, что и может привести к слому.
  • С глубокими трещинами и расколами ствола. Наиболее опасны поперечные борозды, так как их нельзя укрепить. Продольные же трещины опасны, если они глубокие, а тем более сквозные, или их несколько вблизи друг от друга. Опасно и сочетание расселин с раздвоенным стволом или малыми углами отклонения ветвей.
  • Со структурными нарушениями – результатом действия болезней древесины, из-за которых образуются полости в стволе, дупла, расколы у основания. Такое дерево может внезапно рухнуть без видимой причины.
  • Пораженные некрозом – похожими на язвы образованиями на коре. Повреждение тканей ведет к разрушению ствола и падению дерева.
  • С нарушенными корневыми системы, которые могут упасть как вследствие ветра, так и просто под тяжестью кроны.
  • С асимметричной кроной и раздваивающимся стволом. При таком сочетании у растения смещается центр тяжести, что увеличивает риск его падения.
  • С сильно наклонённым стволом (более чем на 45 градусов).
  • С повреждёнными в результате строительных работ корнями. Из-за прокладки траншей, устройства бордюров и т.д.

Причинами, ослабляющими деревья и делающими их опасными являются:

    изменение уровня грунтовых вод в области роста дерева;
  • неудачное кронирование или омоложение, ставшие причиной загнивания или засыхания ветвей и ствола;
  • вырубка соседних деревьев, приведшая к увеличению ветровой нагрузки, особенно если у дерева большая высота и обширная крона;
  • сильные повреждения – например, удар молнии или кузова автомобиля.

Данные признаки указывают на возможность внезапного падения дерева, но они могут быть обманчивыми. Для оценки реальной опасности необходимо вызвать специалиста.

Когда нужно оценивать состояние дерева?

Чтобы аварийность дерева не стала неприятной неожиданностью, важно регулярно проверять древесные насаждения. Осматривать их нужно осенью после листопада, весной после распускания листьев, а также необходимо обследовать насаждения после сильных осадков и ветров. Проверке подлежат корни и корневые отпрыски, несущий ствол и прилегающие ветви.

Следует иметь в виду, что для некоторых видов деревьев характерны типичные, наиболее часто встречающиеся дефекты.

Так, осина и другие тополя неустойчивы к некрозу и гниению, у ясеня и клена зачастую ветви отходят от ствола под малыми углами. Так что нужно задуматься об их посадке на участке или во дворе заранее.

python - Как определить, является ли узел двоичного дерева левым или правым потомком?

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
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

python - Определите, ПОЧЕМУ функции важны в моделях дерева решений

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд
.

Обход дерева в python, как определить родительский узел после печати дочернего узла

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
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
.

ESL Понимание прочитанного 54


Ответьте на вопросы согласно чтению

Адаптация к изменениям

Иногда животное справляется с изменившейся ситуацией, не адаптируясь к нему, а уходя от него к другому место расположения. Там может еще придется адаптироваться, но типа адаптации может быть проще. Есть примитивные расы человека, который пытался избежать давления или изменения, которые приносит цивилизация. Им пришлось приспособиться к жизни в отдаленных или суровых условиях.Примеры пигмеи Конго, сбежавшие в самые густые джунгли, полные опасностей. Oни научились зарабатывать на жизнь там и справляться с дикие животные. Африканские бушмены управляют жить в засушливой пустыне Калахари, где почти нет любая другая жизнь. Жизнь бушменов тяжелая, но они остались в покое. Эти социальные адаптации вполне могли привести к биологической адаптации по ряду поколений, но это очень медленный прогресс, и это маловероятно, что хоть один человек знал бы об этом происходит.

Поиск по сайту

↑ ▲▲▲▲▲▲▲ ↑ .

энтропия: как деревья решений принимают решения | Сэм Т.

Простая логика и математика, лежащие в основе очень эффективного алгоритма машинного обучения

Вы обучаете специалиста по данным. Вы прошли долгий путь от написания своей первой строки кода Python или R. Вы знаете свой путь в Scikit-Learn как свои пять пальцев. Сейчас вы проводите больше времени на Kaggle, чем на Facebook. Вы не новичок в создании потрясающих случайных лесов и других ансамблевых моделей на основе деревьев, которые выполняют свою работу.Однако ты ничто, если не досконально. Вы хотите копнуть глубже и понять некоторые тонкости и концепции, лежащие в основе популярных моделей машинного обучения. Что ж, я тоже.

В этом сообщении в блоге я представлю концепцию энтропии как общую тему статистики, которая позволит мне более подробно представить концепцию получения информации и впоследствии объяснить, почему обе эти фундаментальные концепции составляют основу как деревья решений строятся на данных, которые мы им предоставляем.

Прав.Тогда давай займемся этим.

Что такое энтропия? Проще говоря, энтропия - это не что иное, как мера беспорядка . (Вы можете думать об этом как о мере чистоты. Вы увидите. Мне нравится беспорядок, потому что он звучит круче.)

Математическая формула для энтропии выглядит следующим образом -

энтропия. Иногда также обозначается буквой «H»

, где «Pi» - это просто частотная вероятность элемента / класса «i» в наших данных. Для простоты предположим, что у нас есть только два класса: положительный класс и отрицательный класс.Следовательно, «i» здесь может быть либо +, либо (-). Таким образом, если бы в нашем наборе данных было всего 100 точек данных, 30 из которых принадлежали к положительному классу, а 70 - к отрицательному, то «P +» было бы 3/10, а «P-» было бы 7/10. Довольно просто.

Если бы я рассчитывал энтропию своих классов в этом примере, используя формулу выше. Вот что я получу.

Энтропия здесь примерно 0,88. Это считается высокой энтропией, высоким уровнем беспорядка (что означает низкий уровень чистоты).Энтропия измеряется от 0 до 1. (В зависимости от количества классов в вашем наборе данных энтропия может быть больше 1, но это означает то же самое, очень высокий уровень беспорядка. Для простоты примеры в этом блоге будет иметь энтропию от 0 до 1).

Взгляните на этот график ниже.

Провост, Фостер; Фосетт, Том. Наука о данных для бизнеса: что нужно знать об интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Ось x измеряет долю точек данных, принадлежащих к положительному классу в каждом пузыре, а ось y измеряет их соответствующие энтропии.Сразу вы можете увидеть перевернутую U-образную форму графика. Энтропия минимальна в крайних точках, когда пузырь либо не содержит положительных примеров, либо только положительных экземпляров. То есть, когда пузырь чистый, беспорядок равен 0. Энтропия наиболее высока в середине, когда пузырь равномерно разделен между положительными и отрицательными случаями. Крайний беспорядок, потому что нет большинства.

Имеет ли значение, почему энтропия измеряется с использованием логарифма 2 или почему энтропия измеряется между 0 и 1, а не в каком-то другом диапазоне? Нет.Это просто показатель. Неважно, как это произошло. Важно знать, как его читать и что в нем говорится, что мы только что сделали выше. Энтропия - это мера беспорядка или неопределенности, и цель моделей машинного обучения и специалистов по данным в целом - уменьшить неопределенность.

Теперь мы знаем, как измерить беспорядок. Затем нам нужна метрика для измерения уменьшения этого расстройства в нашей целевой переменной / классе с учетом дополнительной информации (особенности / независимые переменные) о нем.Вот где появляется информационное усиление. Математически это может быть записано как:

Информационное усиление от X на Y

Мы просто вычитаем энтропию Y, заданную X, из энтропии только Y, чтобы вычислить уменьшение неопределенности относительно Y с учетом дополнительной части информации X о Y. Это называется информационным усилением. Чем больше уменьшение этой неопределенности, тем больше информации об Y получается из X.

Позвольте мне проиллюстрировать пример с использованием простой таблицы непредвиденных обстоятельств, а затем я объединю все это вместе с тем, как деревья решений используют энтропию и получение информации. чтобы решить, на какую функцию разделить их узлы, когда они обучаются на наборе данных.

Таблица непредвиденных обстоятельств

Здесь наша целевая переменная - это ответственность, которая может принимать два значения «Нормальный» и «Высокий», и у нас есть только одна функция, называемая Кредитный рейтинг, которая может принимать значения «Отлично», «Хорошо» и «Плохо». Всего 14 наблюдений. Из них 7 относятся к классу обычной ответственности, а 7 - к классу высокой ответственности. Так что это равный раскол сам по себе. Подводя итог по верхней строке, мы видим, что есть 4 наблюдения, которые имеют значение Отлично для кредитного рейтинга функции. Кроме того, я также могу видеть, как моя целевая переменная разделена на «Отличный» кредитный рейтинг.Для наблюдений, которые имеют значение «Отлично» для их кредитного рейтинга, есть 3, которые относятся к классу нормальной ответственности, и только 1 относится к классу высокой ответственности. Аналогичным образом я могу вычислить такие значения для других значений кредитного рейтинга из таблицы непредвиденных обстоятельств.

Для этой иллюстрации я буду использовать эту таблицу непредвиденных обстоятельств, чтобы вычислить энтропию нашей целевой переменной, а затем вычислить энтропию нашей целевой переменной с учетом дополнительной информации об этой функции, кредитном рейтинге.Это позволит мне рассчитать, сколько дополнительной информации предоставляет «Кредитный рейтинг» для моей целевой переменной «Ответственность».

Тогда перейдем к делу.

Энтропия нашей целевой переменной равна 1, при максимальном беспорядке из-за равного разделения между метками класса «Нормальный» и «Высокий». Наш следующий шаг - вычислить энтропию нашей целевой переменной «Обязательства» с учетом дополнительной информации о кредитном рейтинге. Для этого мы рассчитаем энтропию ответственности для каждого значения кредитного рейтинга и сложим их, используя средневзвешенное значение доли наблюдений, которые попадают в каждое значение.Почему мы используем средневзвешенное значение, станет яснее, когда мы обсудим это в контексте деревьев решений.

Мы получили энтропию для нашей целевой переменной с учетом функции Кредитный рейтинг. Теперь мы можем вычислить информационную выгоду от кредитного рейтинга, чтобы увидеть, насколько информативна эта функция.

Знание кредитного рейтинга помогло нам снизить неопределенность в отношении нашей целевой переменной, обязательства! Разве это не то, что должна делать хорошая функция? Предоставить нам информацию о нашей целевой переменной? Что ж, именно так и почему деревья решений используют энтропию и прирост информации, чтобы определить, на какую функцию разбить их узлы, чтобы приблизиться к предсказанию целевой переменной при каждом разбиении, а также для определения того, когда следует прекратить разбиение дерева! (в дополнение к гиперпараметрам, таким как максимальная глубина, конечно).Давайте посмотрим на это в действии на другом примере с использованием деревьев решений.

Рассмотрим пример, в котором мы строим дерево решений, чтобы предсказать, приведет ли ссуда, предоставленная человеку, к списанию или нет. Вся наша популяция состоит из 30 экземпляров. 16 относятся к классу списания, а остальные 14 относятся к классу без списания. У нас есть две функции, а именно «Баланс», который может принимать два значения -> «<50 КБ» или «> 50 КБ» и «Резиденция», который может принимать три значения -> «СОБСТВЕННЫЙ», «АРЕНДА» или «ДРУГОЕ».Я собираюсь показать вам, как алгоритм дерева решений решает, какой атрибут разделить первым и какая функция предоставляет больше информации или уменьшает неопределенность в отношении нашей целевой переменной из двух, используя концепции энтропии и информационного прироста.

Характеристика 1: Баланс

Провост, Фостер; Фосетт, Том. Наука о данных для бизнеса: что нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Точки - это точки данных с прямым отсчетом класса, а звездочки - без списания.Разделение родительского узла на баланс атрибутов дает нам 2 дочерних узла. Левый узел получает 13 из общих наблюдений с 12/13 (вероятность 0,92) наблюдениями из класса списания и только 1/13 (вероятность 0,08) наблюдений из класса без записи. Правый узел получает 17 из общего числа наблюдений с 13/17 (вероятность 0,76) наблюдениями из класса без списания и 4/17 (вероятность 0,24) из класса списания.

Давайте вычислим энтропию для родительского узла и посмотрим, сколько неопределенности дерево может уменьшить путем разбиения по Balance.

Разделение по признаку «Баланс» приводит к увеличению информации 0,37 по нашей целевой переменной. Давайте сделаем то же самое для функции «Место жительства», чтобы посмотреть, как она выглядит в сравнении.

Характеристика 2: Резиденция

Провост, Фостер; Фосетт, Том. Наука о данных для бизнеса: что нужно знать об интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Разделение дерева по месту жительства дает нам 3 дочерних узла. Левый дочерний узел получает 8 от общего числа наблюдений с 7/8 (вероятность 0,88) наблюдениями из класса списания и только 1/8 (0.12 вероятность) наблюдения из класса без списания. Средние дочерние узлы получают 10 из общего количества наблюдений с 4/10 (вероятность 0,4) наблюдениями класса списания и 6/10 (вероятность 0,6) наблюдениями из класса без списания. Правый дочерний узел получает 12 из общего числа наблюдений с 5/12 (вероятность 0,42) наблюдениями из класса списания и 7/12 (0,58) наблюдений из класса без списания. Нам уже известна энтропия родительского узла. Нам просто нужно вычислить энтропию после разделения, чтобы вычислить выигрыш информации от «Residence»

Получение информации от функции Balance почти в 3 раза больше, чем получение информации от Residence! Если вы вернетесь и посмотрите на графики, то увидите, что дочерние узлы из разделения на Balance кажутся более чистыми, чем у Residence.Однако крайний левый узел для проживания также очень чистый, но здесь играют роль взвешенные средние. Несмотря на то, что этот узел очень чистый, он имеет наименьшее количество общих наблюдений, и результат вносит небольшую часть его чистоты, когда мы вычисляем общую энтропию от разделения на Residence. Это важно, потому что мы стремимся к общей информативности функции и не хотим, чтобы наши результаты были искажены из-за редкого значения функции.

Сама по себе функция Balance предоставляет больше информации о нашей целевой переменной, чем Residence.Это уменьшает больше беспорядка в нашей целевой переменной. Алгоритм дерева решений будет использовать этот результат для первого разделения наших данных с помощью Balance. С этого момента алгоритм дерева решений будет использовать этот процесс при каждом разбиении, чтобы решить, какую функцию он будет разбивать дальше. В реальном сценарии с более чем двумя функциями первое разделение выполняется на наиболее информативном элементе, а затем при каждом разделении необходимо пересчитывать информационный выигрыш для каждой дополнительной функции, потому что он не будет таким же, как выигрыш информации от каждого особенность сама по себе.Прирост энтропии и информации должен быть рассчитан после того, как уже было выполнено одно или несколько разделений, которые изменили бы результаты. Дерево решений будет повторять этот процесс по мере того, как оно растет все глубже и глубже, пока оно не достигнет заранее заданной глубины, или никакое дополнительное разделение не может привести к большему информационному приросту, превышающему определенный порог, который также обычно можно указать как гиперпараметр!

Вот и все! Теперь вы знаете, что такое энтропия и прирост информации и как они вычисляются.Вы понимаете, как дерево решений само по себе или в ансамбле на основе дерева определяет наилучший порядок функций для разделения и решает, когда остановиться, когда оно обучается на заданных данных. Если вам каждый раз приходится объяснять кому-то тонкости работы деревьев решений, надеюсь, вы не справитесь.

Я надеюсь, что вы смогли извлечь какую-то пользу из этого сообщения. Если я что-то пропустил, или что-то было неточным, или если у вас есть какие-либо отзывы, сообщите мне об этом в комментариях.Я буду очень признателен. Спасибо.

.

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.