Способ ориентирования по деревьям: Способы ориентирования на местности без компаса и карты

Содержание

Как ориентироваться в лесу без компаса

Содержание статьи (кликните, чтобы посмотреть)

Секреты ориентирования по мху и другим признакам

Турист, которые идёт в своё первое путешествие по лесу, задумывается о том, как по мху определить стороны света, если с компасом возникнут неполадки. Если разбираются в этом вопросе, то мох в большей степени растёт на северной стороне, в нижних частях стволов деревьев.

Дело в том, что именно северная часть дерева не так сильно обогревается солнцем, следовательно, в той стороне находится больше влаги. А высокий уровень влаги, в свою очередь, способствует быстрому прорастанию и развитию мха.

А также следует сказать о существовании нескольких признаков, с помощью которых можно понять стороны горизонта. К таким признакам можно отнести:

  • присмотритесь к пням. Считается, что годовые кольца намного больше с южной части, нежели с других сторон;
  • по деревьям, которые растут далеко друг от друга. У деревьев, которые растут порознь с северной стороны ветки в несколько раз короче, кстати, посмотрите также на их ствол, с той же стороны должен расти мох;
  • стволы сосен. Чтобы определить местонахождение по стволам сосен понадобится посмотреть на них после дождя. Дело в том, что после дождя с северной стороны они сильно чернеют. А когда наступает период засухи, то на южных стволах образуется много смолы;
  • исследуя растительность. На южных частях полян не сильно густая растительность;
  • отталкиваясь от просек в лесу. Зачастую лесорубы их прорубивают по стандартному направлению север-юг либо также встречаются и с запада на восток;
  • по снегу. Как правило, снег в начале весны тает быстрее на южной стороне.

Следует отметить, что вышеперечисленными признаками нужно пользоваться очень осторожно, и много специалистов настоятельно рекомендуют проверять направление сразу по нескольким показателям, для большей уверенности. И даже если вам точно удалось определить север по мху, то лучше себя проверить и попробовать еще один из методов.

Смотрите видео о том, как правильно ориентироваться по мху.

Статьи по теме (кликните, чтобы посмотреть)

к содержанию ↑

Определение видов мха и его значимость

Как показывает практика ориентирование на местности по мху, в большей степени правдиво. Но, всё же рекомендовано подтверждать этот факт и желательно для этой цели использовать компас.

Установлено, что для многих видов этих растений наилучшим местом обитания выступают деревья, в особенности те, которые уже гниют. Но, их характерным отличием от некоторых видов грибов является то, что они не паразиты.

Росту мхов способствует несколько факторов:

  • высокая влажность;
  • периодические подъемы воды в окрестных речках и озерах;
  • прохладная погода.

Как правило, мхи растут там, где не имеют возможности, укоренится цветковые виды растений, в данном случае речь идёт о таких местах, как:

Это объясняется тем, что у мхов нет корневой системы. Все питательные вещества, а также воду они получают из влажного воздуха, а также осадков, которые на них попадают. Касательно вопроса определения вида этого растения, то их в мире насчитывается более пятнадцати тысяч.

Мнение эксперта

Тарасов Дмитрий Тимофеевич

Мастер спорта по альпинизму. Автор научных статей на тему выживания в условиях дикой природы

У всех представителей есть специальные клетки, которые способны в течение длительного времени сохранять в себе влагу. Если период засухи затягивается, то растение способно впадать в так называемое состояние покоя.

А точнее, оно может изменять свой цвет, и снижать скорость обмена веществ к нулю. Но, для восстановления прежней жизнедеятельности, ему хватает буквально несколько капель воды.

Можно с уверенностью говорить о том, что его присутствие в природе играет большую роль в нашей экосистеме.

К наиболее важным его функциям следует отнести:

  • обладает способностью впитывать в себя много влаги и удерживать её в течение длительного времени;
  • принимает участие в стабилизации водного баланса леса;
  • способствует уменьшению почвенной эрозии.

А также научно доказано, что без присутствия мха сфагнума не было бы процесса создания торфа на болотах.

к содержанию ↑

Можно ли полностью доверять мху для определения местонахождения?

На вопрос, как по мху определить стороны света, уже давно был сформулирован ответ, так считается, что он преимущественно растёт с северной стороны. Но, это утверждение, некоторые считают ошибочным, по их словам, это правило уместно использовать лишь для северного полушария.

Считается, что на южной стороне нашей планеты, всё будет с точностью наоборот. Это утверждение, можно легко объяснить, дело в том, что из-за наклона Земного шара солнечные лучи в большей степени распространяются на северную сторону.

Так, ярким примером можно назвать то, что на территории Австралии мох преимущественно растёт с южной стороны деревьев.

Поэтому не нужно целиком и полностью доверять этим растения. Как говорилось выше, у мхов нет корней, а также сосудистой системы, которая отвечала бы за циркуляцию жидкости и микроэлементов, следовательно, они могут быстро терять жидкость, и поэтому любят расти в тени.

Не следует забывать о том, что много факторов способны образовывать в лесу тень и влагу, поэтому в лесу они могут образовываться в разных направлениях. Следовательно, лучше воспользоваться компасом.

Но, всё же если вы заблудились, и у вас нет компаса, то наилучшим выходом из этой ситуации станет осмотр как можно большего числа деревьев, чтобы вы смогли точно понять с какой стороны моховая поросль, представлена больше всего.

В такой ситуации нужно выполнить такие манипуляции:

  1. Успокоиться.
  2. Полностью сосредоточится на задачи.
  3. Осмотреть как можно большее количество деревьев.
  4. На основании проделанной работы делать выводы.

Чтобы быть полностью уверенными в своих выводах можете воспользоваться и другими природными признаками. Лишь в таком случае вы либо убедитесь в своей правоте, либо будете дальше продолжать искать признаки, которые помогут понять, где вы находитесь.

Как часто вам приходится ориентироваться на местности? Оставьте свое сообщение в комментариях! А также смотрите видео о том, стоит ли возлагать надежды на ориентирование по мху.

Путешествия всегда ассоциируются у людей с приключениями, хорошей кампанией и интересными историями. А чтобы получить истинное наслаждение многие предпочитают путешествовать по лесу.

Мнение эксперта

Тарасов Дмитрий Тимофеевич

Мастер спорта по альпинизму. Автор научных статей на тему выживания в условиях дикой природы

А некоторым опытным путешественникам и вовсе удается по мху определить своё местонахождение. Но кроме него существует много проверенных и надёжных способов по определению своего места нахождения.

к содержанию ↑

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
к содержанию ↑

Ориентирование по деревьям

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
к содержанию ↑

Ориентирование по мхам и лишайникам

Один из наиболее общеизвестных методов ориентации на местности – по мхам и лишайникам. На северной стороне древесных стволов и камней мох растет более обильно, нежели на южной, ввиду того, что солнце меньше его сушит (Рисунок 3).

На старых пнях практически всегда растёт мох, что также может послужить ориентиром: хоть пень может быть и покрыт мхом со всех сторон, с северной стороны он более влажный.

Рисунок 3. Мох растёт на северной стороне пней и деревьев

Стоит обратить внимание также на почву вокруг камня: с южной стороны она сравнительно сухая, с северной — более влажная.

к содержанию ↑

Ориентирование по храмам и столбам просек

Если необходимо сориентироваться на местности, и невдалеке видна православная церковь – обратите внимание на крест, венчающий купол храма. Нижняя косая (диагональная) перекладина креста нижней частью указывает на юг, а верхней – на север (Рисунок 5).

Если вы обнаружили просеку в лесу и двигаетесь по ней, иногда можно отыскать столб с цифрами, указывающими номер «квадрата». Просечный столб может помочь определить стороны света: цифры с наименьшим значением показывают на север.

Рисунок 5. Столбы просек и правосланые церкви также будут помогать Вам определить направление

Автор статьи

Мастер спорта по альпинизму. Автор научных статей на тему выживания в условиях дикой природы

Отличная статья 0

8 способов ориентирования в лесу

Большинство людей любят проводить выходные на природе, гуляя по лесу, собирая ягоды и грибы. При этом можно легко заблудиться даже в знакомом лесу. Поэтому обязательно нужно знать главные правила и методы ориентирования на местности. Существует 5 способов ориентирования в лесу, которые должен знать каждый современный человек.

Навигатор по способам

1. Способ. По Солнцу

Наверное, каждый знает, что на востоке восходит Солнце, а на западе — заходит. При этом на южном горизонте Солнце будет находиться ровно в 13:00.

2. Способ. По ветру

Обязательно перед тем, как зайти в лес нужно обратить внимание на облака, а именно в каком направлении они движутся. Это поможет найти дорогу назад из леса.

3. Способ. По муравейнику

В лесу можно увидеть много муравейников. Эти насекомые очень умные, поэтому строят свои домики с южной стороны от дерева.

4. Способ. По мху

Практически на каждом дереве или пне растет мох. Но он растет только с южной стороны.

5. Способ. Кроны деревьев

В южном направлении растет большинство ветвей. Поэтому обращаем внимание на деревья, чтобы определить стороны света. Вот это все 5 способов ориентирования на местности.

6. Способ. Годовые кольца

Также можно ориентироваться по пням. С южной стороны на пне кольца имеют более вытянутую и округлую форму.

7. Способ. По Луне

Можно ориентироваться по полной Луне. В 7:00 вечера Луна будет находиться на востоке, а утром — на западе. В 1:00 ночи Луна находится на севере.

8. Способ. По Полярной звезде

Если на небе есть звезды, то нужно отыскать Полярную звезду, которая всегда находится на севере.

Мне нравитсяНе нравится

Прошу, проголосуй звездами!

Загрузка...

Ориентируемся без компаса в лесу, природные ориентиры

Представьте,вы пошли в лес и заблудились, компаса у вас нет, а выходить из леса нужно. Тогда вам на помощь придут

Cпособы ориентирования в лесу без компаса и карты

ориентируемся без компаса

1.Определение сторон света по коре деревьев

Кора деревьев обычно грубее и темнее с северной стороны. В особенности это хорошо видно по таким деревьям как: береза, сосна , лиственница, осина

Внимание!Для того чтобы более точно определить сторону света, используйте несколько деревьев.

После того ,как прошел дождь стволы сосны обычно темнее с северной стороны (чернеют с северной стороны). Это обусловлено тем, что на коре сосны есть вторичная корка,которая нарастает быстрее с северной стороны.

2.Древесные грибы

Чаще всего появляются с северной стороны дерева, особенно в сухое время.

3.Ориентирование по муравейнику

Почти всегда муравьи устраивают свои муравейники с южной стороны дерева. К тому же с южной стороны муравейники более пологие

4.Ориентирование с помощью животных

Перелетные птицы весной летят на север, а осенью на юг.

5.Ориентирование по склонам гор

Южные склоны как правило суше северных, меньше травы (дерна), более подвержены разрушению

6.Ориентирование по звездам

Это очень действенный вид ориентирования. Главное правильно найти на небосводе северную звезду (она не самая яркая как думают многие), найти ее не составляет труда если знать как выглядит созвездие большой медведицы.

ориентирование по звездам

Находим семь звёзд созвездия Большой Медведицы, которое напоминает ковш с ручкой. Потом мысленно соединяют прямой линией две звезды, которые находятся на краю ковша. После этого продолжают линию до край­ней звезды на «ручке» созвездия Малой Медведи­цы. Эта звезда и будет полярной(всегда показывает строго на север).

7. Ориентируемся по солнцу

Все знают, что солнце встает на востоке, а садится на западе.

В полдень, если встать спиной к солнцу, то впереди будет север (самая короткая тень около 13.00 укажет на север)

8.Ориентируемся с помощью часов

Если у вас часы со стрелочным циферблатом, то можно определить направление по ним. Направьте часовую стрелку на солнце, тогда биссектриса между часовой стрелкой и цифрой 1 укажет на юг.

ориентируемся по часам

Это основные способы ориентирования, думаю их вам будет достаточно, ддля определения направления. А лучше не теряйтесь!

Похожие записи:

Ориентирование в лесу: как не заблудиться в трех соснах.

Потеряться можно даже в хорошо знакомом лесу, что уж говорить про незнакомую местность. Чаще всего люди, увлекшись погоней за зверем или сбором ягод и грибов, в один момент перестают понимать, где они находятся. Что же делать в такой ситуации? В первую очередь остановиться и успокоиться.

Самый лучший и верный вариант – иметь при себе компас (а еще лучше вместе с картой местности), и в начале своего движения выбрать по направлению к какой стороне света вы будете идти. В таком случае не составит труда вернуться в обратном направлении.

При движении старайтесь запоминать особо примечательные особенности местности: тропинки, муравейники, овраги, упавшие деревья – позже это сможет послужить вам ориентиром при возвращении. Как только вы поняли, что что-то пошло не так, лучше присесть и привести мысли в порядок. Постарайтесь вспомнить свой путь, прислушайтесь. Если вы недалеко от населенных пунктов, то прислушайтесь – звуки хорошо слышны на пересеченной местности, и, скажем, лай собаки из ближайшего населенного пункта вы услышите на расстоянии 2-3 км, работающий трактор – с 3-4 км, шум железной дороги - с 10 км. 

Как не потеряться в лесу

Солнце – ваш друг при ориентировании.

Обращайте внимание на то, с какой стороны было солнце. С помощью солнца и часов тоже можно определить направления света. Для того, чтобы это осуществить, достаточно направить часовую стрелку на солнце. Линия север-юг будет биссектрисой угла между часовой стрелкой, направленной на солнце и линией 1 часа. В первой половине дня юг будет справа от солнца, а после обеда наоборот – слева.

Как не потеряться в лесу

Природа - определяла стороны света до появления компаса.

Если солнца не видно (туман, тучи), то сориентироваться в лесу поможет природа.

Обратите внимание на окружающую растительность и деревья.

На юг указывают:

  • в северном полушарии большее количества света и тепла поступает с юга, поэтому крона деревьев пышнее и гуще, а ветки длиннее и вытянутее именно с южной стороны. Особенно это заметно на отдельно стоящих деревьях;
  • кора березы и осины с юга более чистая и светлая;
  • подтеки сосновой смолы также указывают на южное направление;
  • южный склон холма будет более травянистый и зеленый в начале лета, и более выжженный и сухой во второй половине лета;
  • обратите внимание на муравейник: под камнем или пнем он будет располагаться с южной стороны, склон отдельно стоящего муравейника будет более пологим также с южной стороны.
Как не потеряться в лесу

На север указывают:

  • Кора березы и осины с северной стороны будет более грубой и темной;
  • После дождя и в сырую погоду стволы деревьев хвойных пород чернеют с северной стороны, что особенно заметно у сосны. Это объясняется тем, что на сосновой коре развита тонкая вторичная корка, которая образуется раньше на теневой стороне ствола и заходит выше, чем на южной. Во время дождя эта корка темнеет и набухает, а поскольку солнечные лучи на нее почти не попадают, то и сохнет она дольше;
  • Роса дольше сохраняется на северном склоне холма;
  • Мхи и лишайники – тенелюбивые и влаголюбивые растения — гуще растут с северной стороны деревьев и камней. Мох с северной стороны более влажный.
Как не потеряться в лесу

Это не распространяются на густолесье и лесную чащу – лесная глубинка живет по своим законам. Лучше пользоваться этими приметами на лесной опушке.

Высоко сижу – далеко гляжу.

Постарайтесь взобраться на дерево или другую возвышенность, чтобы осмотреться и возможно заметить глобальные ориентиры. Увидев длинный провал в кронах леса, можно обнаружить реку, просеку, дорогу. Понижение рельефа, овраги могут привести к ручьям, а те в свою очередь – к рекам.

Как не потеряться в лесу

Наибольший интерес и ценность для определения сторон горизонта представляют поляны, опушки, просеки с отдельно стоящими на них деревьями, растениями и объектами, на которых в значительно большей мере проявляется воздействие солнечного тепла. Информация, полученная на основе таких примет, несколько раз перепроверенная разными способами, может дать довольно ясное представление о расположении сторон горизонта.

Ориентирование в лесу по лесным просекам.

Если вы блуждаете не в глухой тайге, то скорее всего наткнетесь на квартальные столбы.

Как не потеряться в лесу

Как правило, просеки прорубают по направлениям север-юг и восток-запад. Лес, таким образом, делится на кварталы, которые нумеруются с запада на восток и с севера на юг: первый номер ставится в северо-западном углу, а последний – в юго-восточном. На пересечении просек устанавливают квартальные столбы, верхняя часть которых обтесывается в виде граней. На каждой грани подписывается номер противолежащего ей квартала. Ребро между двумя наименьшими цифрами указывает направление на север. Нужно, однако, учесть, что иногда по хозяйственным соображениям просеки прорубают, никак не соотносясь со сторонами горизонта…

Никогда не пытайтесь определить стороны света только по какому-то одному признаку. Только совокупность признаков, повторяющаяся не один раз, сможет гарантировать определение сторон света.

Всегда есть опасность начать ходить кругами – так уж устроен наш организм, отклоняющий нас при движении в какую-то одну сторону. Для движения по прямой выберите прямо перед собой ориентир, дойдя до него, выберите следующий ориентир и так далее. Еще один прием – привязать к себе длинную веревку или трос. Пройдя прямо расстояние приблизительно равное длине веревки, оглянитесь: если веревка изогнулась, значит нужно корректировать курс.

Едва лишь появились сомнения в правильности выбранного направления движения, нужно тотчас остановиться и попытаться восстановить ориентировку. Если сделать это не удается, нужно возвращаться по своим следам. При этом не надо срезать петли и углы – попытка таким образом сэкономить силы и время обычно ни к чему хорошему не приводит и чревата утратой последней возможности определить свое местоположение.

Лес не терпит ошибок, спешки, самоуверенности и риска. Если вы успокоитесь и включите голову, то лес поможет вам найти дорогу. Но если подходить к ориентированию в паническом состоянии, то может статься так, что волкам не нужно будет выходить на окраину в поисках пропитания.

Берегите себя, ориентируйтесь в лесу с умом.

Способы ориентирования в лесу

Вы заблудились в лесу, компаса нет, солнце помогло бы определить направление, но оно сегодня скрыто за плотной пеленой облаков. Что же делать в таком случае? Можно попытаться определить стороны горизонта по луне или звездам, но в ваши планы наверняка не входит провести ночь в лесу, да и не факт, что они тоже будут видны. Самое главное в этом случае сохранить выдержку и спокойствие. Проявим знания, наблюдательность и предметы нас окружающие подскажут нам направление сторон света.

Ориентирование по деревьям и растениям

В лесу, внимательно присмотревшись к деревьям, вы заметите, что окрас коры некоторых деревьев не однороден — с одной стороны она светлее, а с другой темнее. Наиболее четко проявляется такая особенность на сосне, осине и березе в виде темной полосы идущей от комля дерева к вершине. Эта полоса образуется от недостатка солнечного света и находится с северной стороны.

На южной стороне хвойных деревьев смола выступает больше, чем с северной.
Лишайники и мох с северной стороны деревьев (камней) растут обильнее.

Лесные ягоды на пригорках и на болотах начинают созревать быстрее с южной стороны, та часть ягод, которая обращена к северу, дольше остается зеленой.

Ориентирование по насекомым

Вспомогательным признаком служит всем известное жилище муравьев, их форма укажет примерное направление на север: южная сторона муравейника имеет пологий склон, а северная крутой.

Если вы окажитесь летом в лесу на поляне посмотрите вокруг, где-нибудь обязательно увидите бабочек. Эти красивые насекомые также смогут помочь в определении направления. Бабочки во время отдыха складывают крылья и располагаются на цветке таким образом, чтобы под лучи солнца попадала как можно меньшая площадь крыльев. Поэтому утром сложенные ее крылья указывают на восток, в полдень — на юг, а вечером — на запад.

Ориентирование по просекам

Практически все наши леса поделены на кварталы просеками. Просеки прорубаются строго в направлении север-юг, или запад-восток. В местах их пересечения устанавливаются квартальные столбы.

1

Они изготовлены из срубленных деревьев, имеют вид вкопанного в землю и освобожденного от коры бревна высотой около метра, вершина которого имеет вид четырехгранника. На каждой грани нанесена цифра с номером квартала. Ребро между гранями, которые имеют наименьшие цифры, указывает на север.

Определение сторон горизонта зимой

С приходом холодов и выпадением снега для определения направления используем часть предыдущих способов, а также некоторые другие. Например, всем известно, что в конце зимы и весной набирающие силу лучи солнца образуют первые проталины: около деревьев, пней и столбов находящихся на открытых местах образуются вытянутые в южном направлении ямки. Точно так же склоны оврагов и холмов, находящихся с южной стороны, быстрее освобождаются от снега. Эти приметы и подскажут направление на юг.

2

В ночное время по лесу лучше не передвигаться, есть большая вероятность получить повреждение пробираясь сквозь дебри, также не исключена встреча с дикими животными, поэтому лучше переждать ее у костра. Но если в этом есть необходимость, определить направление движения помогут только луна и звезды. А как это сделать можно прочитать вот здесь.

В заключение хочется добавить, что неоценимую помощь в благополучном посещении леса окажет ваша предусмотрительность и память. По пути к лесу запоминайте встречающиеся ориентиры: линии электропередач, реки, автомобильные и железные дороги, а в самом лесу обратите внимание на такие объекты как глубокие овраги, большие поляны, деревья, лесные дороги и т.п.
Прежде чем зайти в лес посмотрите на облака, запомните в каком направлении они двигаются, в дальнейшем они помогут определить примерный путь назад т.к. их движение в течении длительного времени остается неизменным.
И еще не стоит забывать, что каждый способ не даст точного направления, поэтому необходимо их проверять другими приметами, делая вывод только на их комплексе.

Ориентирование без карты в лесу по компасу и небесным светилам

Содержание статьи (кликните, чтобы посмотреть)

Как ориентироваться в лесу без компаса и какого-либо оборудования?

  • Растения (деревья, трава, кусты) в отличие от компаса указывают, не на север, а на юг. В южной стороне и кроны гуще, и листва кустарника пушистее. А вот мох, наоборот, указывает противоположную сторону (на севере прохладнее и влажнее). Однако мох может расти и на юг (если большую часть суток дерево стоит в тени). Стоит лишь добавить, что использование таких природных признаков подойдет только для лесов северного полушария.
  • Подъем на преобладающую высоту – метод ориентирования для тех, кто не способен или не имеет возможности воспользоваться вышеперечисленными способами. С горы заметен знакомый ориентир или признаки обитания людей.
к содержанию ↑

Приметы, по которым можно ориентироваться в лесу, касаются также неба.

  • Звезды помогали заплутавшему путнику еще в каменном веке. Ночью мы не увидим компаса или ориентиров, но заметим небесные светила. Если потерявшийся человек сможет различить Большую Медведицу (большой ковш), то сразу найдет напротив одного из ее углов Полярную звезду. А она (для жителей российских широт) находится строго над северным полюсом. Получается – север вы уже нашли.
  • Еще одно ночное светило – Луна – покажет направление только в том случае, если путешественник знает сегодняшнюю фазу этой планеты, да еще точное время. Лишь в полнолуние (и только в шесть вечера) мы можем быть уверены, что спутник нашей планеты указывает на восток.
  • Солнце помогает, наоборот, только в дневное время суток. Ранним утром оно указывает восток, на закате – запад. Если вам посчастливилось потеряться в полдень – знойный центр нашей системы указывает на юг (только для жителей северного полушария).

Как видим, существует много способов выйти из леса в ситуации потери ориентации. Однако далеко не все из них являются универсальными – для людей с разными уровнями знаний или «скаутской» подготовки.

Поэтому, решаясь на прогулку в большой лесной массив (не оборудованный указателями или помеченными тропами) стоит как можно лучше оценить свои возможности, способности и обстановку.

Вы заблудились в лесу, компаса нет, солнце помогло бы определить направление, но оно сегодня скрыто за плотной пеленой облаков. Что же делать в таком случае? Можно попытаться определить стороны горизонта по луне или звездам, но в ваши планы наверняка не входит провести ночь в лесу, да и не факт, что они тоже будут видны.

Самое главное в этом случае сохранить выдержку и спокойствие. Проявим знания, наблюдательность и предметы нас окружающие подскажут нам направление сторон света.

к содержанию ↑

Ориентирование по деревьям и растениям

В лесу, внимательно присмотревшись к деревьям, вы заметите, что окрас коры некоторых деревьев не однороден — с одной стороны она светлее, а с другой темнее. Наиболее четко проявляется такая особенность на сосне, осине и березе в виде темной полосы идущей от комля дерева к вершине.

Статьи по теме (кликните, чтобы посмотреть)

Эта полоса образуется от недостатка солнечного света и находится с северной стороны.

На южной стороне хвойных деревьев смола выступает больше, чем с северной.
Лишайники и мох с северной стороны деревьев (камней) растут обильнее.

Лесные ягоды на пригорках и на болотах начинают созревать быстрее с южной стороны, та часть ягод, которая обращена к северу, дольше остается зеленой.

к содержанию ↑

Ориентирование по просекам

Мнение эксперта

Тарасов Дмитрий Тимофеевич

Мастер спорта по альпинизму. Автор научных статей на тему выживания в условиях дикой природы

Практически все наши леса поделены на кварталы просеками. Просеки прорубаются строго в направлении север-юг, или запад-восток. В местах их пересечения устанавливаются квартальные столбы.

Они изготовлены из срубленных деревьев, имеют вид вкопанного в землю и освобожденного от коры бревна высотой около метра, вершина которого имеет вид четырехгранника. На каждой грани нанесена цифра с номером квартала. Ребро между гранями, которые имеют наименьшие цифры, указывает на север.

к содержанию ↑

Определение сторон горизонта зимой

С приходом холодов и выпадением снега для определения направления используем часть предыдущих способов, а также некоторые другие. Например, всем известно, что в конце зимы и весной набирающие силу лучи солнца образуют первые проталины: около деревьев, пней и столбов находящихся на открытых местах образуются вытянутые в южном направлении ямки.

Точно так же склоны оврагов и холмов, находящихся с южной стороны, быстрее освобождаются от снега. Эти приметы и подскажут направление на юг.

В ночное время по лесу лучше не передвигаться, есть большая вероятность получить повреждение пробираясь сквозь дебри, также не исключена встреча с дикими животными, поэтому лучше переждать ее у костра. Но если в этом есть необходимость, определить направление движения помогут только луна и звезды. А как это сделать можно прочитать вот здесь.

В заключение хочется добавить, что неоценимую помощь в благополучном посещении леса окажет ваша предусмотрительность и память. По пути к лесу запоминайте встречающиеся ориентиры: линии электропередач, реки, автомобильные и железные дороги, а в самом лесу обратите внимание на такие объекты как глубокие овраги, большие поляны, деревья, лесные дороги и т.п.

Прежде чем зайти в лес посмотрите на облака, запомните в каком направлении они двигаются, в дальнейшем они помогут определить примерный путь назад т.к. их движение в течении длительного времени остается неизменным.

И еще не стоит забывать, что каждый способ не даст точного направления, поэтому необходимо их проверять другими приметами, делая вывод только на их комплексе.

Как ориентироваться в лесу — вопрос, который интересует любого начинающего путешественника. Впрочем, эти навыки полезны каждому. Умение правильно ориентироваться поможет заблудившемуся грибнику, пешему туристу или просто человеку, который любит погулять в лесной чаще.

к содержанию ↑

По компасу и карте

Как ориентироваться по компасу в лесу, важно знать каждому, кто идет подальше от города. С помощью этого незамысловатого прибора легче всего определить свое местоположение.

Возьмите в руки компас. В центре находится раздвоенная стрелка: один ее конец намагничен, второй — нет. Снимите стрелку с рычажка и подождите, пока она перестанет колебаться. Красным намагниченным концом стрелка показывает на север, синим — на юг. Не используйте прибор рядом с сильными магнитами!

Теперь возьмите карту. Совместите прибор и карту так, чтобы совпал север.

После определите азимут — угол между стрелкой, указывающей на север, и необходимой точкой на карте. Это поможет в будущем точно определить отклонение от намеченного пути.

Двигайтесь вперед, время от времени сверяясь со стрелкой компаса. Не наклоняйте прибор: так он может показать неверную дорогу.

По карте и компасу можно ориентироваться достаточно легко.

Пользоваться компасом без карты тоже можно. В таком случае его необходимо достать в самом начале пути. Найдите какой-нибудь крупный, выделяющийся объект. Это может быть водоем, здание или особо большое дерево. Объект будет ориентиром.

к содержанию ↑

По окружающей природе

Заблудиться без компаса в лесу легко. В таком случае ориентируйтесь на косвенные признаки: мох на деревьях, солнце, ветер и т.д.

Мнение эксперта

Тарасов Дмитрий Тимофеевич

Мастер спорта по альпинизму. Автор научных статей на тему выживания в условиях дикой природы

Мох всегда растет только с северной стороны. При этом крона отдельно стоящего дерева будет сильнее повернута к югу, солнцу. По мху можно определить, в нужную ли сторону вы идете.

Определить, где север, а где юг, можно также при помощи муравейников, птичьих и осиных гнезд. Они всегда расположены на южной, солнечной стороне.

Встретили пенек? Не игнорируйте его. Кольца на срезе будут сдвинуты ближе к северу.

Конечно, важно знать, как ориентироваться в лесу по солнцу. Восход происходит на востоке, с 12 до 13 солнце появлятся на южной стороне, а заходит на западе.

Кстати, стороны света можно найти по часам и солнцу. Поверните прибор часовой стрелкой на солнце.

Теперь мысленно создайте угол между воображаемой линией, направленной на один час, и часовой стрелкой. Проведите биссектрису этого угла.

До 12 часов юг будет справа от солнца, после — слева. Чтобы лучше понять способ, взгляните на картинку.

При входе в лес обратите внимание, в каком направлении движутся облака. В дальнейшем сверяйте с ними свое передвижение.

Еще одно правило ориентации — по лесным просекам. Практически всегда они идут с севера на юг или с запада на восток.

к содержанию ↑

В темное время суток

Потеряться в лесу ночью без компаса еще легче, чем днем. Расскажем, как правильно сориентироваться в такой ситуации.

Заблудившись, посмотрите на небо. Если светит луна, то легче всего понять стороны света по ней. В полнолуние луна на востоке в семь вечера, на юге — в полночь, на западе — в семь утра. Найти стороны света во время других лунных фаз поможет иллюстрация.

Если луны нет, то ориентируемся по звездам. Для этого нужно найти Полярную звезду. Она всегда направляет на север. Для начала определите созвездия Малой и Большой медведицы. Мысленно проведите прямую линию через две нижние звезды Большой медведицы. Проведите прямо 5 таких отрезков. Крайней точкой и будет Полярная звезда.

Если заблудился в лесу ночью, то лучшим вариантом будет найти безопасное место и переждать до утра. Вы ведь не хотите переломать себе в темноте ноги о бурелом и встретиться с лесными обитателями? Читайте, как организовть ночевку в лесу

Ориентируйтесь по косвенным признакам, но не забывайте, что лучше всего учитывать несколько вариантов. По одному только мху или кольцам пня нельзя точно сказать, где находится север, а где — юг. Лучший способ, конечно, положить в рюкзак компас и карту. Они точно помогут вам найти выход из леса. Удачных путешествий!

Л ес, как элемент живой природы, не только место для пикника или прогулок за грибами. Темная чаща может таить в себе реальную угрозу для беспечного путешественника, заранее не позаботившегося о своей безопасности.

Как ориентироваться в лесу с минимумом приспособлений, если сумерки сгущаются, и помощи ждать неоткуда?

Содержание
1. Подготовка к путешествию.
2. Ориентирование на местности (в лесу).

3. Карта и компас.
4. Рукотворные ориентиры в лесу.

5. Естественные ориентиры в лесу.

к содержанию ↑

Подготовка к путешествию

Опытный путешественник готовится к походу заблаговременно. Первый этап – знакомство с планом местности с помощью одного из бесплатных интернет-сервисов.

Если вам удастся скачать и распечатать карту, шансы на благополучное возвращение домой возрастают. Обязательно предупредите родных, куда вы направляетесь, и когда вас ориентировочно ожидать.

Заряженный мобильный телефон, компас, небольшое количество пищи и воды не дадут вам запаниковать в случае непредвиденных обстоятельств.

к содержанию ↑

Рукотворные ориентиры

Перемещаясь по лесу, фиксируйте в памяти запоминающиеся места – наблюдательные вышки, линии электропередач, станции мобильной связи, и т. д. Любое созданное в лесу человеком сооружение должно как минимум иметь подъездную дорогу для обслуживания (пусть и заброшенную), которая рано или поздно выведет вас «в люди».

Мнение эксперта

Тарасов Дмитрий Тимофеевич

Мастер спорта по альпинизму. Автор научных статей на тему выживания в условиях дикой природы

Окультуренный лес обычно разделен на противопожарные разрывы и номерные кварталы. Старайтесь запоминать числа на указателях и порядок их нумерации. Это поможет вам ориентироваться в лесу, перемещаясь по периметру двух-трех кварталов.

Стоит прислушаться сквозь птичьи трели к шумам техногенного происхождения – звуку проходящих поездов или автомобилей на трассе. А вот на грохот выстрелов лучше идти осторожно – не факт, что там происходит что-то хорошее.

Но в любом случае, близость людей должна придавать вам силы. Про ориентирование на местности вы можете узнать из другого материала на сайте.

к содержанию ↑

правила
ориентирования

✎ Для чего нужны правила ориентации в лесу?

Заблудиться в лесу, увы, гораздо проще, чем после из него выбраться. И поэтому нужно хорошо готовиться к походу в дикую природу, тогда ориентироваться и находить дорогу обратно будет не так уж и сложно.

Перво-наперво, отправляясь в поход за грибами, нужно взять с собой компас, убедившись в его исправности. При заходе в лесополосу надо запомнить на какую сторону горизонта указывала стрелка компаса, а возвращаясь — двигаться в обратном направлении.

Ну а вообще, чтобы не заблудиться, и при этом не «наломать дров», нужно знать основные правила ориентации в лесу.

к содержанию ↑

Ориентирование по небесным светилам

  1. Звезды. Для ориентирования по звездам, необходимо найти ковш Большой медведицы. Он состоит из 7 ярких звезд. Мысленно соедините 2 крайние звезды, на продолжении линии проходящей между ними отложите пять таких же отрезков. Вы увидите полярную звезду. Она находится над северной стороной горизонта. Также можно ознакомиться с тем, как ориентироваться без компаса по Луне.
  2. Солнце. Если встать лицом к восходящему солнцу, слева будет север справа юг. С помощью теней. Найдите веточку длиной около метра и вот

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: 4 185

Древовидные методы: классификация | автор: Кушал Вала

Kushal Vala

Статья основана на задаче классификации по алгоритму дерева решений, которая используется чаще всего. В нем рассказывается о различных методах разделения узла, а также о повышении производительности модели с помощью различных методов.

Изображение предоставлено Pinterest

Дерево классификации очень похоже на дерево регрессии, за исключением того, что результат является скорее качественным, чем количественным. Напомним, что в настройке регрессии прогнозируемый отклик для наблюдения задается средним откликом обучающих наблюдений, которые принадлежат одному и тому же конечному узлу.Напротив, для классификации мы прогнозируем наиболее часто встречающийся класс в узле.

Задача выращивания дерева решений в классификации очень похожа на задачу выращивания дерева регрессии, мы также используем рекурсивное двоичное разбиение для классификации. В регрессии мы использовали RSS (остаточная сумма квадратов) в качестве меры примеси для выбора конечного узла и точки разделения.

Естественной альтернативой RSS является частота ошибок классификации

При классификации нас интересует соотношение классов в конкретном регионе.

Рисунок-1: Доля классов

Приведенное выше уравнение формулирует долю классов k в узле м. Мы относим тестовый пример к большей части пропорционального класса в этом конкретном узле.

Теперь, исходя из этой пропорции, существуют определенные меры примесей, а именно ошибка неправильной классификации , индекс Джини и энтропия.

Рисунок 2: Классификация примесей

Все три показателя похожи, но Индекс Джини и Кросс-энтропия различимы, что является дополнительным преимуществом в случае задачи Оптимизация .Кроме того, индекс Джини и кросс-энтропия более чувствительны к изменениям вероятностей узлов.

В следующем коде я провел классификацию Heart Data-set , который имеет особенности, которые определяют, есть ли у пациента болезнь сердца или нет.

Код-1: R-реализация дерева решений.

Следующий код приводит к выводу большого дерева (без обрезки).

Рисунок-3: Выходные данные Code-1

Дерево решений приводит к переобученным моделям, которые затем сокращаются с использованием метода затрат-сложности.Но есть и другие мощные методы для улучшения работы древовидной модели.

Сборка пакетов (агрегирование начальной загрузки)

Дерево решений имеет высокую дисперсию. Стандартный подход к уменьшению дисперсии состоит в обучении дерева решений с использованием независимых выборочных данных из совокупности, чтобы уменьшить дисперсию модели. Но в реальной проблеме есть ограничение на доступ к огромному объему данных. Вот где на сцену выходит метод Bootstrap Aggregation или Bagging .

Мы получаем отдельные наборы данных из совокупности путем многократной выборки наблюдений из исходного набора данных. Выборка выполняется с заменой, и наблюдение может происходить более одного раза в наборе данных начальной загрузки.

Рисунок 4: Начальная загрузка набора данных

Чтобы применить Bagging к деревьям регрессии, мы просто строим B деревьев регрессии, используя B загруженных обучающих наборов , и усредняем полученные прогнозы.

Рисунок 5: Расчетный результат для дерева регрессии с использованием упаковки

В задаче классификации для данного тестового наблюдения мы можем записать класс, предсказанный каждым из B-деревьев , и принять большинство голосов : общий прогноз является наиболее часто встречающимся классом большинства среди предсказаний B.

Оценка ошибки при отсутствии упаковки : это метрика для измерения ошибки тестирования модели с упаковкой без необходимости перекрестной проверки. Эмпирическим путем можно показать, что каждое упакованное дерево использует две трети наблюдений. Оставшаяся треть наблюдений называется «вне пределов досягаемости» (OOB). Мы можем предсказать ответ для i-го наблюдения, используя каждое из деревьев, в которых это наблюдение было OBB. Результирующая метрика даст прогнозы B / 3 для i-го наблюдения. Чтобы получить единый прогноз, мы можем усреднить этот прогнозируемый ответ (регрессия) или принять большинство голосов (классификация).

При использовании моделей в мешках точность увеличивается с потерей интерпретируемости модели. Коллекцию дерева в мешках относительно сложнее понять, чем одно дерево решений. Но можно получить общую сводку предиктора с помощью RSS (для деревьев регрессии с пакетами) или индекса Джини (для деревьев классификации с пакетами).

Code-2: Bagging of Decision Tree

Мы построили 100 Bagged Classification Tree для набора данных Heart , что дало нам ошибку оценки OBB 19.53%.

В программировании на R мы можем получить меру важности переменной.

Код-3: Переменная важность в модели с мешками

Случайные леса

Случайные леса обеспечивают улучшение по сравнению с деревьями с мешками за счет небольшой настройки, при которой декоррелирует дерево. В пакете мы строим ряд бутстрэп-моделей для прогнозирования. Случайная выборка из м. предикторов рассматриваются как кандидаты для разделения из полного набора предикторов p .В разбиении разрешено использовать только м предикторов.

В случайных лесах при каждом разбиении дерева алгоритму даже не разрешается учитывать большинство доступных предикторов (обычно квадратный корень из полного набора). Обоснование этого способа разделения заключается в том, что в наборе есть сильный предиктор вместе с умеренными предикторами. Для большинства упакованных моделей сильным предсказателем будет модель с верхним разделением . Таким образом, большинство моделей в мешках будут иметь аналогичную структуру, что делает их сильно коррелированными.Усреднение многих сильно коррелированных моделей не приведет к существенному уменьшению дисперсии.

Основное различие между пакетированием и случайными лесами заключается в выборе размера подмножества предикторов для каждого разбиения.

В наборе сердечных данных при упаковке мы использовали 10 предикторов для каждого разбиения, тогда как для метода случайного леса мы будем использовать квадратный корень из общего числа предикторов, т.е. 4.

Код-4: Модель случайного леса в

рэндов Как мы можем Обратите внимание, что ошибка OBB снизилась до 17.85% в случае этого метода.

Повышение

Подобно методам начальной загрузки или упаковки, этот метод может применяться к различным алгоритмам машинного обучения. Пакетирование включает в себя создание нескольких копий набора данных, подгонку дерева решений в каждую из них и их объединение для создания единой модели предиктора.

Boosting работает аналогичным образом, деревья выращиваются последовательно, т.е. каждое дерево выращивается с использованием информации от ранее выращенных деревьев. При повышении уровня мы не используем выборку начальной загрузки, вместо этого каждое дерево подгоняется к модифицированной версии исходного дерева.

В отличие от подгонки одного большого дерева решений к данным и получения потенциально переобученной модели, метод ускоренного обучения учит медленно. Учитывая текущую модель, мы подгоняем дерево решений к остаткам из модели. Мы подгоняем дерево к остаткам от модели, а не к качественному результату Y. Подгоняя модель к остаткам, мы постепенно повышаем эффективность модели. Параметр усадки управляет процессом обучения и может быть изменен в соответствии с требованиями модели.

Boosting имеет три параметра настройки:

  1. Number of Trees (B) , В отличие от мешков и случайных лесов, повышение может переобучаться, если B слишком велико, хотя это переобучение имеет тенденцию происходить медленно, если вообще происходит. Мы используем перекрестную проверку, чтобы выбрать B.
  2. Параметр усадки
  3. (лямбда). Он контролирует скорость, с которой обучается повышение. Типичные значения - 0,001 или 0,01.
  4. Число разбиений (d) в каждом дереве, которое определяет сложность модели.

В R я использовал библиотеку ГБм, , которая используется для повышения градиента.

Код-5: Метод повышения градиента в дереве решений

Мы можем резюмировать модель в R, что дает график важности переменной.

Рисунок-6: Важность переменной расширенного дерева

Заключительные замечания

В этой статье мы исследовали алгоритм машинного обучения (дерево решений), который исчерпывающе используется для задачи классификации. Модификации дерева решений могут улучшить его производительность: упаковка и усиление. В настоящее время такие алгоритмы, как XGBoost, Light GBM, CatBoost, широко используются на больших наборах данных.

Кушал Вала , младший специалист по данным в Datametica Solutions Pvt Ltd

Ссылки:

[1] Введение в статистическое обучение с приложениями в R, Гарет Джеймс Даниэла Виттен, Тревор Хасти, Роберт Тибширани.

[2] Elements of Statistical Learning Edition-2, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман.

[3] Книга R, Майкл Дж. Кроули, Имперский колледж Лондона в Силвуд-парке, Великобритания.

.Дерево решений

в машинном обучении | автор: Prince Yadav

Источник

Дерево решений - это структура, подобная блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет собой тест для объекта (например, выпадает ли подбрасывание монеты орлом или решкой), каждый листовой узел представляет метку класса (решение, принятое после вычисления всех функций) и ветви представляют собой соединения функций, которые приводят к этим меткам классов. Пути от корня к листу представляют правил классификации .На диаграмме ниже показан основной поток дерева решений для принятия решений с пометками (Дождь (Да), Нет Дождя (Нет)).

Дерево решений для прогнозирования дождя

Дерево решений - это один из подходов к прогнозному моделированию, используемых в statistics , Data Mining и машинном обучении .

Деревья решений строятся с помощью алгоритмического подхода, который определяет способы разделения набора данных на основе различных условий. Это один из наиболее широко используемых и практичных методов обучения с учителем.Деревья решений - это непараметрический метод контролируемого обучения , используемый как для задач классификации и регрессии .

Древовидные модели, в которых целевая переменная может принимать дискретный набор значений, называются деревьями классификации . Деревья решений, в которых целевая переменная может принимать непрерывные значения (обычно действительные числа), называются деревьями регрессии . Дерево классификации и регрессии (CART) - это общий термин для этого.

В этом посте я попытаюсь объяснить это на примерах.

Формат данных

Данные поступают в виде записей форм.

 (x, Y) = (x1, x2, x3, ...., xk, Y) 

Зависимая переменная Y - это целевая переменная, которую мы пытаемся понять, классифицировать или обобщить. Вектор x состоит из функций x1, x2, x3 и т. Д., Которые используются для этой задачи.

Пример

 training_data = [
[«Зеленый», 3, «Яблоко»],
[«Желтый», 3, «Яблоко»],
[«Красный», 1, «Виноградный»],
['Red', 1, 'Grape'],
['Yellow', 3, 'Lemon'],
]
# Header = ["Color", "Diameter", "Label"]
# Последний столбец этикетка.
# Первые два столбца - характеристики.

При построении дерева решений в каждом узле дерева мы задаем разные типы вопросов. На основании заданного вопроса мы рассчитаем соответствующий ему информационный выигрыш.

Прирост информации

Прирост информации используется, чтобы решить, какие функции следует разделить на каждом этапе построения дерева. Лучше всего простота, поэтому мы хотим, чтобы наше дерево было небольшим. Для этого на каждом шаге мы должны выбирать разбиение, которое приводит к чистейшим дочерним узлам.Обычно используемый показатель чистоты называется информацией. Для каждого узла дерева информационное значение измеряет, сколько информации дает нам функция о классе. Разделение с наибольшим приростом информации будет принято в качестве первого разбиения, и процесс будет продолжаться до тех пор, пока все дочерние узлы не станут чистыми или пока прирост информации не станет 0.

 class Вопрос: 
"" "Вопрос используется для разбиения набор данных. Этот класс просто записывает "номер столбца" (например,g., 0 для цвета) и
'значение столбца' (например, зеленый). Метод 'match' используется для сравнения
значения признака в примере со значением признака, сохраненным в вопросе
. См. Демонстрацию ниже.
"" "def __init __ (self, column, value):
self.column = column
self.value = value def match (self, example):
# Сравните значение функции в примере со значением функции
# в этот вопрос
val = example [self.column]
if is_numeric (val):
return val> = self.значение
else:
return val == self.value def __repr __ (self):
# Это просто вспомогательный метод для вывода
# вопроса в читаемом формате.
condition = "=="
if is_numeric (self.value):
condition = "> ="
return "Является ли% s% s% s?" % (
заголовок [self.column], condition, str (self.value))

Давайте попробуем запросить вопросы и их результаты.

 Вопрос (1, 3) ## Диаметр> = 3? 
Вопрос (0, «Зеленый») ## Цвет == зеленый?

Теперь мы попробуем разделить набор данных на основе заданного вопроса.На каждом этапе данные будут разделены на два класса.

 def partition (rows, question): 
"" "Разбиение набора данных на разделы. Для каждой строки в наборе данных проверьте, соответствует ли она вопросу. Если
да, добавьте ее в 'истинные строки', в противном случае добавьте ее в ' ложные строки '.
"" "
true_rows, false_rows = [], []
для строки в строках:
if question.match (row):
true_rows.append (row)
else:
false_rows.append (row)
return true_rows, false_rows

# Давайте разделим обучающие данные в зависимости от того, красные ли строки.
true_rows, false_rows = partition (training_data, Question (0, 'Red'))
# Это будет содержать все 'красные' строки.
true_rows ## [['Red', 1, 'Grape'], ['Red', 1, 'Grape']]
false_rows ## [['Green', 3, 'Apple'], ['Yellow » , 3, 'Apple'], ['Yellow', 3, 'Lemon']]

Алгоритм построения дерева решений обычно работает сверху вниз, выбирая переменную на каждом шаге, которая best разбивает набор элементов , В разных алгоритмах используются разные метрики для измерения лучших .

Сначала давайте разберемся в значениях Pure и Impure .

Чистый

Чистый означает, что в выбранной выборке набора данных все данные относятся к одному классу (PURE).

Неочищенные

Неочищенные средства, данные представляют собой смесь разных классов.

Определение примеси Джини

Примесь Джини - это измерение вероятности неверной классификации нового экземпляра случайной величины, если этот новый экземпляр был случайно классифицирован в соответствии с распределением меток классов из набора данных.

Если наш набор данных - Pure , то вероятность неправильной классификации равна 0. Если наша выборка представляет собой смесь различных классов, вероятность неправильной классификации будет высокой.

Расчет примеси Джини.

 def gini (rows): 
"" "Вычислить примесь Джини для списка строк.

Есть несколько разных способов сделать это, я подумал, что
самый краткий. См.:
https: / /en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning#Gini_impurity
"" "
counts = class_counts (rows)
impurity = 1
for lbl in counts:
prob_of_lbl = counts [lbl] / float (len (rows))
impurity - = prob_of_lbl ** 2
return impurity

Пример

 # Demo 1: 
# Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как работает примесь Джини.
#
# Сначала посмотрим на набор данных без смешивания.
no_mixing = [['Apple'],
['Apple']]
# это вернет 0
gini (no_mixing) ## output = 0

## Demo 2:
# Теперь мы посмотрим на набор данных с соотношение яблоки: апельсины 50:50
some_mixing = [['Apple'],
['Orange']]
# это вернет 0,5 - это означает, что существует 50% шанс ошибочной классификации
# случайный пример, который мы извлекаем из набор данных.
gini (some_mixing) ## output = 0.5

## Demo 3:
# Теперь мы рассмотрим набор данных с множеством разных меток.
lot_of_mixing = [['Apple'],
['Orange'],
["Грейп"],
["Грейпфрут"],
["Черника"]]
# Это вернет 0.8
gini (lot_of_mixing) ## output = 0.8
#######

  • Получить список строк (набор данных), которые учитываются при построении дерева решений (рекурсивно на каждом узле).
  • Вычислить неопределенности нашего набора данных или примеси Джини или насколько наши данные перепутаны и т. Д.
  • Сгенерировать список всех вопросов, которые необходимо задать на этом узле.
  • Разделите строки на Истинные строки и Ложные строки на основе каждого заданного вопроса.
  • Рассчитайте выигрыш информации на основе примеси Джини и разделения данных из предыдущего шага.
  • Обновите максимальное количество информации на основе каждого заданного вопроса.
  • Обновите лучший вопрос на основе получения информации (более высокий объем информации).
  • Разделите узел по лучшему вопросу. Повторите еще раз с шага 1, пока мы не получим чистый узел (листовые узлы).

Код для вышеперечисленных шагов

 def find_best_split (rows): 
"" "Найдите лучший вопрос, который нужно задать, перебирая каждую особенность / значение
и вычисляя информационный выигрыш."" "
best_gain = 0 # отслеживать лучший информационный прирост
best_question = None # сохранять последовательность признака / значения, которые его создали
current_un surety = gini (rows)
n_features = len (rows [0]) - 1 # количество столбцов для столбца в диапазоне (n_features): # для каждой функции values ​​= set ([row [col] для строки в строках]) # уникальных значений в столбце для val in values: # для каждого значения question = Question (col , val) # попробуйте разделить набор данных
true_rows, false_rows = partition (rows, question) # Пропустите это разделение, если оно не разделяет набор данных
#.
if len (true_rows) == 0 или len (false_rows) == 0:
continue # Рассчитать информационный прирост от этого разделения
gain = info_gain (true_rows, false_rows, current_un surety) # Вы действительно можете использовать '>' вместо ' > = 'здесь
# но я хотел, чтобы дерево выглядело определенным образом для нашего набора данных игрушек
#.
if gain> = best_gain:
best_gain, best_question = gain, question return best_gain, best_question

#######
# Демо:
# Найдите лучший вопрос, который нужно задать первым для нашего набора данных игрушек.
best_gain, best_question = find_best_split (training_data)
best_question
## output - Диаметр> = 3?

Теперь создайте дерево решений на основе шага, описанного выше, рекурсивно для каждого узла.

 def build_tree (rows): 
"" "Строит дерево. Правила рекурсии: 1) Поверьте, что это работает. 2) Начните с проверки
для базового случая (без дополнительной информации). 3) Подготовьтесь к
гигантскому трассировки стека.
"" "# Попробуйте разделить набор данных по каждому уникальному атрибуту,
# вычислить информационное усиление,
# и вернуть вопрос, который дает наибольший выигрыш.
gain, question = find_best_split (rows) # Базовый случай: никакой дополнительной информации gain
# Поскольку мы не можем задавать больше вопросов,
# мы вернем лист.
if gain == 0:
return Leaf (rows) # Если мы дойдем сюда, мы нашли полезную функцию / значение
# для разбиения.
true_rows, false_rows = partition (rows, question) # Рекурсивно построить истинную ветку.
true_branch = build_tree (true_rows) # Рекурсивно строить ложную ветку.
false_branch = build_tree (false_rows) # Вернуть узел вопроса.
# Это записывает лучшую функцию / значение, которое нужно задать на этом этапе,
#, а также ветви, которые следует за
# в зависимости от ответа.
return Decision_Node (question, true_branch, false_branch)

Построение дерева решений

Давайте построим дерево решений на основе данных обучения.

 training_data = [
["Зеленый", 3, "Яблоко"],
["Желтый", 3, "Яблоко"],
["Красный", 1, "Виноградный"],
["Красный", 1, «Виноград»],
[«Желтый», 3, «Лимонный»],
]
# Заголовок = [«Цвет», «диаметр», «Метка»]
# Последний столбец - это метка.
# Первые два столбца - характеристики.

my_tree = build_tree (training_data)

print_tree (my_tree)

Выходные данные

 Диаметр> = 3? 
-> Верно:
Цвет == желтый?
-> Верно:
Прогноз {'Лимон': 1, 'Яблоко': 1}
-> Ложь:
Прогноз {'Яблоко': 1}
-> Ложь:
Прогноз {'Виноград': 2 }

Из вышеприведенного вывода видно, что на каждом шаге данные делятся на True и False строк.Этот процесс повторяется до тех пор, пока мы не дойдем до листового узла, где информационный прирост равен 0, и дальнейшее разделение данных невозможно, поскольку узлы чистые.

Преимущество дерева принятия решений

  • Простота использования и понимания.
  • Может обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.
  • Устойчив к выбросам, поэтому требует небольшой предварительной обработки данных.

Недостаток дерева решений

  • Склонность к переобучению.
  • Требуется какое-то измерение того, насколько хорошо они работают.
  • Необходимо соблюдать осторожность при настройке параметров.
  • Может создавать предвзятые заученные деревья, если некоторые классы доминируют.

Как избежать переобучения модели дерева решений

Переобучение - одна из основных проблем для каждой модели в машинном обучении. Если модель переоборудована, она плохо переносится на новые образцы. Чтобы дерево решений не переоснащалось , мы удаляем ветви, в которых используются маловажные функции. Этот метод называется Обрезка или пост-обрезка. Таким образом мы уменьшим сложность дерева и, следовательно, улучшим точность прогнозов за счет уменьшения переобучения.

Сокращение должно уменьшить размер дерева обучения без снижения точности прогнозов, измеренной с помощью набора перекрестной проверки. Есть 2 основных метода обрезки.

  • Минимальная ошибка: Дерево сокращается до точки, где перекрестная проверка является минимальной.
  • Наименьшее дерево: Дерево обрезается немного дальше минимальной ошибки.Технически отсечение создает дерево решений с ошибкой перекрестной проверки в пределах 1 стандартной ошибки минимальной ошибки.

Ранняя остановка или предварительная обрезка

Альтернативный метод предотвращения переобучения - попытаться остановить процесс построения дерева на раннем этапе, прежде чем он даст листья с очень маленькими образцами. Эта эвристика известна как , ранняя остановка , но также иногда известна как предварительная обрезка деревьев решений.

На каждом этапе разбиения дерева мы проверяем ошибку перекрестной проверки.Если ошибка не уменьшилась достаточно значительно, то останавливаемся. Ранняя остановка может оказаться недостаточной из-за слишком ранней остановки. Текущее разбиение может принести мало пользы, но, сделав его, последующие разбиения значительно уменьшают ошибку.

Раннюю остановку и обрезку можно использовать вместе, по отдельности или вообще не использовать. Деревья решений после обрезки более строгие с математической точки зрения, поиск дерева по крайней мере не хуже ранней остановки. Ранняя остановка - это эвристика быстрого исправления. Если использовать вместе с обрезкой, ранняя остановка может сэкономить время.В конце концов, зачем строить дерево только для того, чтобы его снова обрезать?

Дерево принятия решений в реальной жизни

  • Выбор рейса для путешествия

Предположим, вам нужно выбрать рейс для следующего путешествия. Как мы это делаем? Сначала мы проверяем, доступен ли рейс в этот день или нет. Если он недоступен, мы будем искать другую дату, но если она доступна, мы ищем, возможно, продолжительность полета. Если мы хотим иметь только прямые рейсы, мы смотрим, входит ли цена этого рейса в ваш заранее определенный бюджет или нет.Если это слишком дорого, мы ищем другие рейсы, иначе бронируем!

  • Как справиться с ночной тягой
Источник: Google

В реальной жизни существует гораздо больше применений дерева решений. Вы можете проверить это и это, чтобы узнать о других приложениях дерева решений.

В этой статье я попытался объяснить основы дерева решений и то, как в основном оно работает. Вы можете найти исходный код, использованный в этой статье, на github.

Надеюсь, вам понравилась эта статья.Для любых изменений, предложения, пожалуйста, напишите мне прямо в этой статье или в LinkedIn. Удачного обучения - Ура 🙂

.

Понимание структуры дерева решений - документация scikit-learn 0.23.2

Примечание

Щелкните здесь, чтобы загрузить полный пример кода или запустить этот пример в своем браузере через Binder

Структура дерева решений может быть проанализирована, чтобы получить более полное представление о связь между функциями и целью для прогнозирования. В этом примере мы показать, как получить:

  • двоичная древовидная структура;

  • глубина каждого узла и то, является ли он листом;

  • узлов, которые были достигнуты выборкой с использованием метода solution_path ;

  • лист, который был достигнут образцом с использованием метода apply;

  • правила, которые использовались для прогнозирования выборки;

  • путь решения, общий для группы образцов.

Ушел:

 Бинарная древовидная структура состоит из 5 узлов и имеет следующую древовидную структуру:
node = 0 тестовый узел: перейти к узлу 1, если X [:, 3] <= 0.800000011920929, иначе к узлу 2.
        узел = 1 листовой узел.
        node = 2 test node: перейдите к узлу 3, если X [:, 2] <= 4.950000047683716, иначе к узлу 4.
                узел = 3-х листовой узел.
                node = 4-х листовой узел.

Правила, используемые для прогнозирования выборки 0:
узел с идентификатором решения 0: (X_test [0, 3] (= 2.4)> 0.800000011920929)
узел идентификатора решения 2: (X_test [0, 2] (= 5.1)> 4.950000047683716)

Следующие примеры [0, 1] совместно используют узел [0 2] в дереве.
Это 40,0% всех узлов.
 
 импортировать numpy как np

из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn.datasets импортировать load_iris
из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier

iris = load_iris ()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, random_state = 0)

оценка = DecisionTreeClassifier (max_leaf_nodes = 3, random_state = 0)
Estimator.fit (X_train, y_train)

# Оценщик решения имеет атрибут tree_, в котором хранятся все
# древовидная структура и обеспечивает доступ к атрибутам низкого уровня.Бинарное дерево
# tree_ представлено как количество параллельных массивов. I-й элемент каждого
# массив содержит информацию об узле `i`. Узел 0 - это корень дерева. НОТА:
# Некоторые массивы применяются только к листьям или к разделенным узлам, соответственно. В этом
# если значения узлов другого типа произвольны!
#
# Среди этих массивов у нас есть:
# - left_child, id левого потомка узла
# - right_child, id правого потомка узла
# - признак, признак, используемый для разделения узла
# - порог, пороговое значение на узле
#

# Используя эти массивы, мы можем проанализировать древовидную структуру:

n_nodes = оценщик.tree_.node_count
children_left = Estimator.tree_.children_left
children_right = Estimator.tree_.children_right
feature = Estimator.tree_.feature
threshold = Estimator.tree_.threshold


# Древовидная структура может быть перемещена для вычисления различных свойств, таких как
# как глубина каждого узла и то, является ли он листом.
node_depth = np.zeros (shape = n_nodes, dtype = np.int64)
is_leaves = np.zeros (shape = n_nodes, dtype = bool)
stack = [(0, -1)] # seed - это идентификатор корневого узла и его родительская глубина
а len (
.

Общие графы (общие для направленных / неориентированных) - Справочное руководство Sage 9.1: теория графов

networkx_graph () Вернуть новый график NetworkX из графика Sage
igraph_graph () Вернуть график igraph из графика Sage
to_dictionary () Создайте словарь, кодирующий график.
копия () Вернуть копию графика.
export_to_file () Экспорт графика в файл.
матрица смежности () Вернуть матрицу смежности графа (di).
матрица заболеваемости () Вернуть матрицу инцидентности графа (di)
Distance_matrix () Возвращает матрицу расстояний (сильно) связного (di) графа
weighted_adjacency_matrix () Возвращает взвешенную матрицу смежности графа
kirchhoff_matrix () Верните матрицу Кирхгофа (a.К.А. лапласиан) графа.
has_loops () Возвращает, есть ли петли на (di) графике
allow_loops () Вернуть, разрешены ли циклы на (di) графе
allow_loops () Изменить, разрешены ли петли на графике (di)
петель () Возвращает список всех циклов в (di) графике
loop_edges () Возвращает список всех циклов в (di) графике
number_of_loops () Вернуть количество ребер петель
loop_vertices () Вернуть список вершин с петлями
remove_loops () Убрать петли на вершинах в вершинах .
has_multiple_edges () Возвращает, есть ли несколько ребер в (di) графе.
allow_multiple_edges () Возвращает, разрешено ли несколько ребер в графе (di).
allow_multiple_edges () Измените, разрешено ли использование нескольких ребер в графе (di).
multiple_edges () Возвращает любые кратные ребра в (di) графе.
наименование () Вернуть или установить имя графика.
is_immutable () Вернуть, является ли граф неизменным.
взвешенная () Следует ли рассматривать (di) график как взвешенный (di) график.
антисимметричный () Проверить, является ли график антисимметричным
плотность () Вернуть плотность
заказать () Вернуть количество вершин.
размер () Вернуть количество ребер.
add_vertex () Создайте изолированную вершину.
add_vertices () Добавить вершины в (di) граф из итеративного контейнера вершин
delete_vertex () Удалить вершину, удалив все инцидентные ребра.
delete_vertices () Удаляет вершины графа (di), взятые из повторяемого контейнера вершин.
has_vertex () Проверить, является ли вершина одной из вершин этого графа.
random_vertex () Вернуть случайную вершину self .
random_vertex_iterator () Возвращает итератор по случайным вершинам сам .
random_edge () Возвращает случайный край self .
random_edge_iterator () Возвращает итератор по случайным ребрам self .
vertex_boundary ()
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *