Из елки: Как сделать ёлку своими руками: 25 классных идей

Из веток

Наверное, самый логичный вариант – настенная елочка из еловых веточек. Мы просто ставим ее не целиком, а по частям. К тому же, это натурально и даже покупать ничего не нужно – материал лежит бесплатно на улице.

Елка из дерева просто схематично размещается на стене, при соблюдении пропорций. Обрезаем ветки так, чтобы они складывались по форме равнобедренного треугольника. Естественно, можно украсить ее игрушками, мишурой и гирляндами.

Между собой веточки просто соединяем декоративным шнуром или бечевкой. Вот, мы сделали своими руками елку из веток! Получается красиво и лишнего места не занимает.

Ветки можно покрасить краской, обернуть фетровой бумагой или пряжей.

Из мишуры

Елка на стене из мишуры и гирлянды, обычно, — дополнение к основной, но она может занять и главенствующую роль в декоре. А чтобы ее сделать нам понадобится:

• Мишура. Чем длиннее, тем лучше. Для средней настенной ели нам понадобится около 3-4 метров.
• Хороший двусторонний скотч на вспененной основе. Такой вариант подойдет для окрашенных стен. Для обоев лучше взять декоративные булавочки.
• Карандаш для рисунка.

После приготовления, можно начинать делать своими руками елку из мишуры на стене. Для зигзагообразной формы нам нужно найти вершину. Обычно, она находится на высоте человеческого роста. Фиксируем конец мишуры булавкой или скотчем.

Далее просто ведем ленту ниже, с каждым витком увеличивая длину яруса. Соблюдаем форму равнобедренного треугольника, пока не добьемся нужного размера.

Пока что она выглядит слишком простенько. Как сделать елку из мишуры наряднее? Просто, вешаем на нее игрушки, добавляем дождик, звездочку, бантики и гирлянды.  Можно пойти дальше и украсить «ветки» искусственным снегом.

Из гирлянды

А как сделать елку из гирлянды? Просто! Но сначала нам нужно подготовить:

• Гирлянду. Подойдет любая. Если хочется добиться уютной атмосферы приходящего праздника, определено нужны обычные огоньки теплого цвета. Современная елка из гирлянды на стене должна быть светодиодной.
• Крепеж. Лучше всего взять гвоздики или канцелярские кнопки. Скотч брать не стоит. Во-первых, он будет заметен. Во-вторых, может не выдержать вес гирлянды.
• Карандаш для разметки.
• Любые украшения.

Теперь, на стене рисуем все тот же треугольник. В верхнем углу вбиваем гвоздик или кнопку. Далее идем в низ и параллельно расставляем метки с шагом в 5 сантиметров. Забиваем гвоздики по местам и наматываем гирлянду.

Все, елочка из гирлянды готова. Ей не помешает дополнительный декор, чтобы она не была пустой.

Из бумаги

Своими руками можно сделать настенную елку и из бумаги. Красиво получится, если взять подарочную обертку в новогодних цветах. А кроме нее возьмем:

• Карандаш.
• Линейку.
• Ножницы.
• Украшения.

Вырезаем из бумаги много полосок одной длины и шириной 5 сантиметров. У подарочной обертки есть 2 стороны: лицевая и изнаночная. Нам нужно, чтобы получилось красивые завитушки. Поэтому, лицевой стороной с помощью двухстороннего скотча цепляем полоски к стене, чтобы сверху образовался горб, как на фото. Заполняем так весь треугольник.

Кстати, есть еще одна интересная идея. Сворачиваем бумагу трубочками разного размера и наклеивают на стену в форме елочки. Получается красиво и празднично. Для еловых веток из бумаги лучше использовать ту же оберточную бумагу.

Из елочных шаров

Как сделать елку на стене интереснее? Просто убрать дерево и оставить только шары! Можно повесить их на стене в нужной форме, но куда интереснее будет сделать елку из палок с шариками.

Нам понадобится:

• Деревянные палочки.
• Новогодние шарики.
• Бечевка или декоративный шнур.

Чертим на стене треугольник и проводим несколько линий параллельных полу. Это будут ветки, на которые цепляются украшения. Замеряем длину линий и переносим на палочки. Распиливаем их по разметке.

Теперь связываем их бечевкой  и вешаем на стену. Осталось только добавить мишуры с игрушками и готово!

Из досок

Елка из досок – почему нет? Особенно интересно получится, если взять рейки из ели. Тогда дом наполниться ароматом хвои и новогодней атмосферой. Но подойдут березовые, дубовые, ясеневые.

Для елки из деревянных планок понадобится:

1. Электрический лобзик или ручная пила.
2. Саморезы.
3. Шуруповерт или отвертка.

Кроме инструментов нам нужны прямые руки и фантазия. Складываем доски единым щитом и рисуем треугольник. После вырезаем лобзиком или пилой по контуру.

Раскладываем их с промежутком в 2-3 сантиметра. Ровно по центру размещаем ламель и саморезами фиксируем елочку из дерева. Должно получится так.

Осталось только добавить декор и повесить на стену. Кстати, можно своими руками сделать деревянную елку из полочек, где разместиться новогодняя атрибутика.

Из ниток и веревочек

Неплохой вариант – ель из ниток.  Для нее нам понадобится только красивая бечевка или пряжа и бельевые крючки. Если стена с обоями, то подойдут канцелярские иголочки или кнопки.

Расставляем их в форме треугольника с тем шагом, который хотите вы, и ведем бечевку от одной точки к другой.

Нарисованная елка

Если ничего не подходит, почему бы не нарисовать елку? Это веселое занятие точно понравится детям, которых не пускают с фломастером к стене.

Рисовать можно любым удобным способом без ограничений. Добавляем разные цвета, оттенки, украшаем елочными шарами и мишурой. Хотя, их тоже можно нарисовать!

Перманентная елочная не подходит? Воспользуйтесь таким вариантом. Подойдет деревянный паллет, фанера, ватман, лист гипрокартона. Такую ель всегда можно будет достать и поставить к стене, и выглядит оригинально.

Посмотреть фото нарисованной на стене елки можно ниже.

0 0 голос

Рейтинг статьи

Новогодняя елка. Ее родословная. Как выбрать и установить

Новый год — это первый человеческий праздник. Следовательно, самый древний. А потому все обычаи и традиции, которые кажутся нам донельзя родными, часто имеют феерическую подоплеку. Не миновала эта участь и новогодней елки. Сам ее смолистый запах, опережая на несколько очков мандариновый, накрепко связан с зимними торжествами. Детские праздники называют попросту «елками». Но с русской елкой связаны просто сказочные смыслы.

Дерево — оно не просто дерево

Все народы с особым трепетом относились к деревьям. Их считали живыми существами, в которых переходят души умерших. Духи выбирают себе разные деревья, чтобы жить в них. Притом предпочитают они высокие и раскидистые деревья, и если установить с таким деревом добрую связь, то духи будут защищать человека от злых сил. Поэтому люди задабривали деревья: кланялись им, украшали веточки, закапывали у корней подношения. Иногда дерево-помощника могли срубить, чтобы нести его впереди праздничной процессии. И после праздника умершее дерево не теряло своей магической силы: его ветки люди забирали домой в качестве оберегов, а ствол бросали в реку или сжигали, развеивая пепел по полям — «заряжали» землю и воду, чтобы те были добры к людям и хорошо их кормили.

Что немцу хорошо…

Никто не знает, когда именно елка стала новогодним деревом. Но совершенно точно одно: это случилось на территории Германии. Древние германцы почитали ель за ее вечнозеленость и совершенную пирамидальную форму. Для них это было мировое древо: корни связаны с нижним миром хтонических исчадий, ствол — со средним людским миром, а ветви и макушка — с верхним миром духов. В канун нового года германцы приходили в лес и украшали «свою» елочку, зажигали на ней свечи, завязывали на лапах цветные тряпочки, складывали к стволу подарочки-откупные для духов. И «водили хороводы» вокруг елки — совершали свои специальные обряды.

_{РОЖДЕСТВЕНСКИЕ ТРАДИЦИИ РАЗНЫХ СТРАН}

Со временем, осмелев и заленившись, германцы стали рубить елки и приносить их домой, чтобы установить на праздничном столе. А пока суть да дело, пасторы немецких церквей ассимилировали новогоднюю ель, создав множество легенд о елочке, младенце Христе и ангелах. Соседним народам приглянулся этот обычай — и в 17−18 веках елки ставили уже по всей Европе. И не только в домах, но и в церквях и на городских площадях.

…то русскому — смерть

Вообще-то, у русского народа было свое исконно любимое дерево — береза. Даже любимые веники для бани — и те березовые. А вот ель братья-славяне не любили. Это дерево росло все больше в мокрых болотистых местах, с его шершавым сыроватым стволом сравнивалась кожа Бабы-Яги. Еловый лес был промозглым и мрачным.

Прапредки явно считали елку резидентом мрачного «нижнего мира»: «Венчали вокруг ели, а черти пели», «голова еловая» — бестолковый человек, «смотреть под елку» — тяжело болеть, «угодить под елку» — умереть. Слово «ёлс» стало одним из имен лешего, черта: «А коего тебе ёлса надо?» Самоубийц часто зарывали между двумя елками вниз лицом, а еловыми лапами устилали пол в комнате с покойным и путь похоронной процессии.

Царь Петр постарался протащить на русский праздник немецкий обычай и велел ставить елки и делать «украшения от древ и ветвей сосновых, еловых и мозжевелевых». Но после его смерти это дело быстро замяли. Елки продолжили ставить почему-то только в питейных заведениях: перед Новым годом в кабаке ставили украшенную елку, а после праздника устанавливали ее у ворот или на крыше — в качестве опознавательного знака. В результате кабаки в народе стали называть «елками» или «Иванами Елкинимы»: «Пойдем-ка к Елкину», «елка (кабак) чище метлы дом подметает», «елку поднимать» — пьянствовать, «елкин» — пьяный. И ни Пушкин, ни Лермонтов новогодних елок не знали — у них были святки, маскарады и балы.

И некому сказать спасибо

Но вот в конце 1830-х, видно, кто-то из русских дворян посмотрел в немецкой слободе или за границей на традиционную нарядную елку и подумал: а чем я хуже? Взял да и поставил такое же деревце у себя дома, создав прецедент для новой праздничной моды. Соседи и знакомые ахнули, задумались и на следующий год организовали себе нарядные елки. И понеслось: елки, всюду елки, да что за праздник без елки?

_{ЛУЧШИЕ КНИГИ ОТ ДЕДА МОРОЗА}

Передовые газеты принялись писать, что «мы переняли у добрых немцев детский праздник в канун праздника Рождества Христова: Weihnachtsbaum (рождественское дерево)». Ухватистые кондитеры стали продавать в своих магазинчиках готовые елки, украшенные пряниками, леденцами, пирожными в корзиночках, конфетами и засахаренными фруктами, — стоила такая елка оччень немало, но купить ее было уже делом статуса. В столицах начались реальные елочные соревнования: знать украшала елки драгоценностями и эксклюзивными тканями.

Елку долой

Но вот началась Первая Мировая. Немцы — враги. Священный Синод сразу же запретил елки как немецкий обычай. В ходе войны у нас случается Великая Октябрьская, и елка вовсе была сброшена со сцены как «буржуйская штучка», «дикарский» и «поповский» обычай. А потом: гражданская война, голод, индустриализация, 30-е … Тут уж не до елок.

Товарищ Сталин поддержал

Товарищ Сталин к елкам питал особую симпатию: высаживать эти деревца перед правительственными зданиями начали именно со времен его правления (вспомним славянские ассоциации с елкой — символично, правда?) И когда в 1935 к нему обратился некто тов. Постышев: «Товарищ Сталин, вот была бы хорошая традиция и народу понравилась, а детям особенно принесла бы радость — рождественская елка. Мы это сейчас осуждаем. А не вернуть ли детям елку?» — Сталин поддержал его: «Возьмите на себя инициативу, выступите в печати с предложением вернуть детям елку, а мы поддержим».

Товарищу Постышеву и приписывается заслуга возвращения детям елки. Когда Павлик Постышев был маленьким, он часто подглядывал в окна господской усадьбы, как «дети богатеев» водили хороводы вокруг елочки. А когда Павлик вырос и стал видным партийным деятелем Украины, он попробовал елку-таки устроить. Для всех. И в 35 году поговорил об этом со Сталиным. Вернувшись после разговора домой, он поставил у постели тяжело больного сына маленькую елочку: «Это новогодний подарок тебе и всем советским детям». Сын быстро пошел на поправку, в семье так и говорили, что вылечили его не доктора, а елка. Но в 1938 товарища Постышева берут под арест, а через год — расстрел. Легенду о «человеке, который вернул советским детям елку», замяли до реабилитации Постышева в 60-х.

Вот такими путями и судьбами дошло до нас новогоднее хвойное деревце. Посмотрите: наша елка вобрала в себя и мрачные славянские ассоциации, и немецкий дух, и тему праздничных возлияний, и мотив сытой богатой жизни, и даже советский отпечаток на ней имеется.

Как выбрать и установить елочку

Если вы свой выбор остановили на настоящей елке, то ваша главная — сохранить ее как можно дольше. Правильно выбранная елка может простоять две недели и больше, не осыпаясь.

• Во-первых, размеры елки должны соответствовать размерам комнаты, где она будет стоять. Во-вторых, деревце должно быть «свежим»: сухое через два-три дня начнет осыпаться. У свежей елки ветки эластичные — обломить их нелегко, а у сухой они легко и с треском обламываются.
• Если у елки тонкий ствол — это признак болезни. У здоровой немаленькой елки «талия» в обхвате не меньше 6 см, а хвойный наряд — ярко-зеленый. Если легонько потереть иголки, пальцы станут маслянистыми, душистыми. Если же запаха хвои вы не почувствовали, а иголки на ощупь сухие, значит, деревце обморожено.
• Чтобы не обломать ветки по дороге домой, елку лучше всего обернуть и обвязать веревкой.
• Во многих семьях елку любят ставить около окна, но именно там проходят батареи, а они просто губительны для деревца. Через две недели с него могут осыпаться все иголки. Не стоит перегружать ветви мишурой и дождиком — это тоже может ускорить осыпание.

  Существует простой способ, который продлевает жизнь елкам в городской квартире.

  Берется ведро с водой, низ ствола елки освобождается от коры и чуть-чуть подрубается и даже немного расщепляется, чтобы елка лучше поглощала влагу.

  Деревце ставят в воду, укрепляя ствол с помощью дощечек, устанавливаемых в ведре (примерно как на рисунке), а на дно ведра кладут пару крупных камней, которые будут не только удерживать ствол, но и утяжелять ведро, уменьшая риск падения.

  В воде растворяют одно из трех средств на выбор:

  • чайную ложку огородного удобрения;

  • таблетку аспирина, чайную ложку сахарного песка и щепотку соли;

  • чайную ложку глицерина.

Немаловажный вопрос, когда покупать елочку

За неделю до Нового года начинают продавать густые, красивые деревца, а что останется перед самым праздником — неизвестно. Поэтому если у вас есть какое-нибудь холодное помещение или балкон, то покупать ее надо обязательно заранее.

Кстати! В последние несколько лет специалисты отмечают рост спроса на искусственные елки в пику настоящим.

И в этом есть что-то очень правильное: живая елка должна стоять в лесу. В то же время, современная промышленность производит пушистых раскрасавиц, которые почти не уступают лесным елочкам. А если вы скучаете по запаху хвои, можно укладывать на ветки кусочки ваты и капать на них эфирное масло (ели, сосны, пихты, кедра). Но искусственную елку выбирать еще сложнее, чем настоящую, ведь она должна прослужить вам не один Новый год.

Специалисты советуют выбирать искусственную елку, ориентируясь на прочность веток и хвои, а также на ее огнеустойчивость.

Стоимость искусственных елок зависит от многих параметров. Главный из них — страна производитель. Самые дорогие ели привозят из Германии, Италии и Голландии. Елки среднего класса привозят из Тайваня и Тайланда, самые дешевые — китайские изделия. В России также налажено производство елок, качество которых хотя и не достигает германского, но растет с каждым годом. Второй фактор, определяющий цену, — высота дерева и экологичность материалов. На цену влияет и способ сборки: дорогие елки раскладываются, как зонтик, дешевые собирают по веточкам. Каждый дополнительный «наворот»: пушистость, оригинальная расцветка, шишки и снег на ветках, — также влияет на цену.

Протестировать елку можно так: мягкую хвою надо погладить «против шерсти», а жесткую — подергать за иголки.

Если хвоя не осыпалась и быстро вернулась в исходное положение, — экзамен сдан. Но на упаковке должно быть указано, что елка изготовлена из специального огнеупорного полиэтилена или пластика. Лучшие синтетические елки сейчас изготавливают из полимеров с добавлением так называемых антипиренов — веществ, препятствующих возгоранию. Такие елки не горят, в худшем случае только тлеют.

_{ЛУЧШИЕ НОВОГОДНИЕ ЕЛКИ МОСКВЫ}

Еще один важный момент: даже при комнатной температуре из искусственной хвои могут выделяться различные вещества — пластификаторы. Под действием тепла свечки или электролампочек елочной гирлянды такое выделение увеличивается, и все это вредно для детских и взрослых организмов. Качественная сертифицированная елка практически лишена этих недостатков, так что при покупке требуйте сертификат.

Литые елки из пластмассы — самые дорогие в изготовлении, зато выглядят натуральнее любых других. Секрет в том, что каждую веточку отдельно отливают в специальных формах. В России их не производят, но немецкой продукции этого класса вполне хватает, чтобы украсить витрины ювелирных бутиков и офисы на центральных улицах.

Елки из пленки ПВХ с алюминиевым стволом шире других представлены в магазинах. ПВХ не горит и не разлагается, что делает их безопасными. Выглядят они вполне натурально, а стоят при этом гораздо меньше литых.

Есть в продаже и елки на основе светопроводящего оптического волокна и елки со световодами. У этих елок либо светится кончик каждой иголочки, либо в ветви вмонтированы светодиоды, так что вопрос гирлянды для такой елки автоматически снимается.

Встречаются и елки с хвоей из бумаги с пропиткой (как правило, китайского производства, поэтому самые недорогие), при этом они выглядят очень даже привлекательно. Зато «бумажные елки» живут не более трех лет и отлично горят. Так что электрическую гирлянду на них лучше не вешать.

Вот и все. Остается только пожелать ю-мамовцам выбрать самую красивую елку, повесить на нее любимые шарики, сверху нацепить красивую звезду или сосулю — и праздновать, праздновать! Веселых вам новогодних каникул!

Интересное по теме:
Изучаем Tlum.Ru: раздел «События»
Как устроить настоящий новогодний праздник

идиом по The Free Dictionary

«Вот большое дерево, стоящее у канавы.

Дровосек сразу же принялся за работу, и его топор был таким острым, что дерево вскоре было срублено почти насквозь. высокие песчаные отмели упали на ровную землю, густо заросшую деревьями, можно было слышать звуки леса.

«Там есть следы сквозь деревья», — пояснил он.

Урок: «Tree Facts» 3 класс

Деревья

В мире насчитывается более 230 000 (двести тридцать тысяч) различных видов деревьев.

Верхнюю часть дерева называем кроной .

Вы можете спросить: Деревья растут сверху или снизу?

Оба, в некотором смысле. Читатели могут быть удивлены, узнав, что только крошечная часть — скажем, 1 процент — от массы дерева жива и способна расти.(Дерево — неживой материал.) Веточки содержат живые клетки, которые заставляют ветви удлиняться, а дерево становится выше, поскольку оно принимает высоту и форму, характерные для этого вида. Под корой находится тонкий слой клеток, которые заставляют дерево увеличиваться в обхвате, поэтому оно продолжает расти «от дна », хотя и не в высоту. Если вокруг ствола взрослого дерева обернуть резинку, она не будет со временем двигаться вверх: она будет вытягиваться наружу.

Самое короткое дерево — Dwarf Pin e.Его рост около 6 см!

Знаете ли вы, что самое древнее известное дерево в мире — это Мафусаил. Это 4851 (четыре тысячи восемьсот пятьдесят один) -летний возраст. Колючая сосна Большого Бассейна (Pinus longaeva) растет высоко в Белых горах округа Инио в восточной Калифорнии. Он признан деревом с самым большим подтвержденным возрастом в мире.

Нас окружают деревья. Они растут везде. Также они растут в лесу.

В мире есть множество прекрасных лесов, которые в совокупности покрывают около одной трети общей площади Земли.Эти леса обеспечивают нас кислородом, необходимым для дыхания.

Тайга — это русское название , которое используется во всем мире для обозначения самого большого леса в мире. Биом Тиага — это почти непрерывный пояс хвойных лесов, который простирается через крайние северные пределы Европы, Азии и Северной Америки.

Из дерева можем изготовить более 5000 (пять тысяч) вещей.

Например, карандаши… Из дерева среднего размера можно сделать около 170 000 (сто семьдесят тысяч) карандашей.

Но! Также нам понадобятся деревья. Деревья важны. Они дают нам свежий воздух. Если срубить все деревья, у нас не будет воздуха.

xml.etree.ElementTree — XML ​​API ElementTree — документация Python 3.9.1rc1

Исходный код: Lib / xml / etree / ElementTree.py

Модуль xml.etree.ElementTree реализует простой и эффективный API для анализа и создания XML-данных.

Изменено в версии 3.3: Этот модуль будет использовать быструю реализацию, когда это возможно.

Не рекомендуется, начиная с версии 3.3: модуль xml.etree.cElementTree устарел.

Учебник

Это краткое руководство по использованию xml.etree.ElementTree ( ET в короткая). Цель состоит в том, чтобы продемонстрировать некоторые строительные блоки и основные концепции модуля.

XML-дерево и элементы

XML — это изначально иерархический формат данных, который является наиболее естественным способом Представьте это с деревом. ET имеет два класса для этой цели — ElementTree представляет весь XML-документ в виде дерева, а Элемент представляет собой единственный узел в этом дереве. Взаимодействие с весь документ (чтение и запись в / из файлов) обычно выполняется на уровне ElementTree . Взаимодействие с одним элементом XML и его подэлементы выполняются на уровне Element .

Разбор XML

Мы будем использовать следующий XML-документ в качестве образца данных для этого раздела:

 
<данные>
    
         1 
        <год> 2008 
         141100 
        
        
    
    
         4 
        <год> 2011 
         59900 
        
    
    
         68 
        <год> 2011 
         13600 
        
        
    

 

Мы можем импортировать эти данные, прочитав из файла:

 импорт xml.etree.ElementTree как ET
tree = ET.parse ('country_data.xml')
корень = tree.getroot ()
 

Или прямо из строки:

 корень = ET.fromstring (country_data_as_string)
 

fromstring () анализирует XML из строки непосредственно в элемент , который является корневым элементом анализируемого дерева. Другие функции синтаксического анализа могут создать ElementTree . Чтобы убедиться, проверьте документацию.

Как элемент , корень имеет тег и словарь атрибутов:

 >>> корень.тег
'данные'
>>> root.attrib
{}
 

Он также имеет дочерние узлы, по которым мы можем выполнять итерацию:

1.10. Деревья принятия решений — документация scikit-learn 0.19.1

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

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

Некоторые преимущества деревьев решений:

• Просто для понимания и интерпретации. Деревья можно визуализировать.
• Не требует подготовки данных. Другие методы часто требуют данных нормализации, необходимо создать фиктивные переменные и пустые значения для удалить. Однако обратите внимание, что этот модуль не поддерживает отсутствующие ценности.
• Стоимость использования дерева (т.е., прогнозирование данных) является логарифмическим по количество точек данных, используемых для обучения дерева.
• Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Другие техники обычно специализируются на анализе наборов данных только одного типа переменной. Смотрите алгоритмы для получения дополнительной информации Информация.
• Может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.
• Использует модель белого ящика. Если данная ситуация наблюдается в модели, объяснение условия легко объясняется булевой логикой. Напротив, в модели черного ящика (например.г., в искусственной нейронной сеть), результаты может быть труднее интерпретировать.
• Можно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это Можно учесть надежность модели.
• Работает хорошо, даже если его предположения несколько нарушаются истинная модель, из которой были созданы данные.

К недостаткам деревьев решений можно отнести:

• Обучающие дерево решений могут создавать слишком сложные деревья, которые не хорошо обобщить данные.Это называется переобучением. Механизмы например, обрезка (в настоящее время не поддерживается), установка минимального количество выборок, требуемых на листовом узле, или установка максимального глубина дерева необходима, чтобы избежать этой проблемы.
• Деревья решений могут быть нестабильными из-за небольших изменений в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема смягчается за счет использования деревьев решений в ансамбль.
• Как известно, проблема изучения дерева оптимальных решений NP-полная по нескольким аспектам оптимальности и даже для простых концепции.Следовательно, практические алгоритмы обучения дереву решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где локально оптимальные решения принимаются на каждом узле. Такие алгоритмы не может гарантировать возврат глобально оптимального дерева решений. Этот можно смягчить путем обучения нескольких деревьев в ученике ансамбля, где функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.
• Есть концепции, которые трудно усвоить, потому что деревья решений не выражают их легко, например проблемы XOR, четности или мультиплексора.
• Обучающиеся дерева решений создают предвзятые деревья, если некоторые классы доминируют. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой. с деревом решений.

1.10.1. Классификация

DecisionTreeClassifier — это класс, способный выполнять мультикласс классификация по набору данных.

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

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

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

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

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

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

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

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

 >>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> из дерева импорта sklearn
>>> iris = load_iris ()
>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier ()
>>> clf = clf.fit (iris.data, iris.target)
 

После обучения мы можем экспортировать дерево в формат Graphviz, используя export_graphviz экспортер. Если вы используете менеджер пакетов conda, двоичные файлы graphviz и пакет python может быть установлен с

conda установить python-graphviz

Также двоичные файлы для graphviz можно загрузить с домашней страницы проекта graphviz, и оболочка Python, установленная из pypi с помощью команды pip install graphviz .

Ниже приведен пример экспорта graphviz указанного дерева, обученного на всем набор данных iris; результаты сохраняются в выходном файле iris.pdf :

 >>> import graphviz
>>> dot_data = tree.export_graphviz (clf, out_file = None)
>>> graph = graphviz.Source (dot_data)
>>> graph.render ("радужная оболочка")
 

Экспортер export_graphviz также поддерживает различные эстетические параметры, включая окраску узлов по их классу (или значению для регрессии) и используя явные имена переменных и классов при желании.Ноутбуки Jupyter также автоматически отображать эти графики в строку:

 >>> dot_data = tree.export_graphviz (clf, out_file = None,
                         feature_names = iris.feature_names,
                         class_names = iris.target_names,
                         заполнено = верно, округлено = верно,
                         special_characters = True)
>>> graph = graphviz.Source (dot_data)
>>> график
 

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

 >>> clf.предсказать (iris.data [: 1,:])
массив ([0])
 

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

 >>> clf.predict_proba (iris.data [: 1,:])
массив ([[1., 0., 0.]])
 

1.10.2. Регрессия

Деревья решений также могут применяться к задачам регрессии, используя DecisionTreeRegressor класс.

Как и в настройке классификации, метод соответствия будет принимать в качестве аргументов массивы X и y, только в этом случае ожидается, что y будет иметь значения с плавающей запятой вместо целых значений:

 >>> из дерева импорта sklearn
>>> X = [[0, 0], [2, 2]]
>>> у = [0.5, 2.5]
>>> clf = tree.DecisionTreeRegressor ()
>>> clf = clf.fit (X, y)
>>> clf.predict ([[1, 1]])
массив ([0.5])
 

1.10.3. Проблемы с несколькими выходами

Задача с несколькими выходами — это задача контролируемого обучения с несколькими выходами. чтобы предсказать, то есть когда Y — это 2d-массив размером [n_samples, n_outputs] .

Когда нет корреляции между выходами, очень простой способ решить Задача такого рода состоит в построении n независимых моделей, т.е.е. по одному на каждого вывода, а затем использовать эти модели для независимого прогнозирования каждого из n выходы. Однако, поскольку вполне вероятно, что выходные значения связаны с одни и те же входные данные сами коррелированы, часто лучший способ — создать единый модель, способная прогнозировать одновременно все n выходов. Во-первых, это требует меньшее время обучения, так как строится только одна оценка. Во-вторых, точность обобщения результирующей оценки часто может быть увеличена.

Что касается деревьев решений, эту стратегию можно легко использовать для поддержки проблемы с несколькими выходами.Для этого необходимы следующие изменения:

• Сохранять n выходных значений в листьях вместо 1;
• Используйте критерии разделения, которые вычисляют среднее сокращение по всем n выходов.

Этот модуль предлагает поддержку проблем с несколькими выходами за счет реализации этого стратегии как в DecisionTreeClassifier , так и в Решения Дерева . Если дерево решений соответствует выходному массиву Y размером [n_samples, n_outputs] , то итоговая оценка будет:

• Вывести значения n_output при прогнозе ;
• Вывести список массивов n_output вероятностей классов при Прогноз_проба .

Использование деревьев с несколькими выходами для регрессии продемонстрировано в Регрессия дерева решений с несколькими выходами. В этом примере вход X — одно действительное значение, а выходы Y — синус и косинус X.

Использование многовыходных деревьев для классификации продемонстрировано в Доработка лица с многовыходными оценщиками. В этом примере входы X — это пиксели верхней половины граней, а выходы Y — пиксели нижняя половина этих лиц.

1.10.5. Советы по практическому использованию

• Деревья решений имеют тенденцию чрезмерно соответствовать данным с большим количеством функций. Правильное соотношение количества образцов к количеству характеристик важно, поскольку дерево с несколькими образцами в многомерном пространстве, скорее всего, переобьется.
• Рассмотрите возможность уменьшения размерности (PCA, ICA или Feature selection) заранее, чтобы дайте вашему дереву больше шансов найти отличительные признаки.
• Визуализируйте свое дерево во время обучения с помощью экспорта функция.Используйте max_depth = 3 в качестве начальной глубины дерева, чтобы почувствовать насколько дерево соответствует вашим данным, а затем увеличьте глубину.
• Помните, что количество образцов, необходимых для заполнения дерева, удваивается. за каждый дополнительный уровень, до которого растет дерево. Используйте max_depth для управления размер дерева, чтобы предотвратить переоснащение.
• Используйте min_samples_split или min_samples_leaf , чтобы контролировать количество образцы на листовом узле. Очень маленькое число обычно означает дерево будет переоснащаться, тогда как большое количество не позволит дереву обучаться данные.Попробуйте min_samples_leaf = 5 в качестве начального значения. Если размер выборки сильно варьируется, число с плавающей запятой можно использовать в процентах в этих двух параметрах. Основное различие между ними заключается в том, что min_samples_leaf гарантирует минимальное количество выборок в листе, а min_samples_split может создавать произвольные маленькие листья, хотя min_samples_split является более распространенным в литературе.
• Сбалансируйте набор данных перед обучением, чтобы дерево не смещалось в сторону доминирующих классов.Балансировка классов может быть выполнена отбор равного количества образцов из каждого класса, или предпочтительно путем нормализация суммы весов выборки ( sample_weight ) для каждого класс к тому же значению. Также обратите внимание, что критерии предварительной обрезки на основе веса, например, min_weight_fraction_leaf , тогда будет меньше смещения в сторону доминирующие классы, чем критерии, которые не знают весов выборки, например min_samples_leaf .
• Если образцы взвешены, будет проще оптимизировать дерево структура с использованием критерия предварительной обрезки на основе веса, такого как min_weight_fraction_leaf , что гарантирует, что конечные узлы содержат не менее часть общей суммы весов выборки.
• Все деревья решений внутренне используют массивы np.float32 . Если данные обучения не в этом формате, будет сделана копия набора данных.
• Если входная матрица X очень разреженная, рекомендуется преобразовать в разреженную csc_matrix перед вызовом fit и sparse csr_matrix перед вызовом предсказывать. Время обучения может быть на несколько порядков меньше для редких ввод матрицы по сравнению с плотной матрицей, когда объекты имеют нулевые значения в большинство образцов.

1.10.6. Алгоритмы дерева: ID3, C4.5, C5.0 и CART

Что представляют собой различные алгоритмы дерева решений и чем они отличаются друг от друга? Какой из них реализован в scikit-learn?

ID3 (Iterative Dichotomiser 3) был разработан Россом Куинланом в 1986 году. Алгоритм создает многостороннее дерево, находя для каждого узла (т.е. жадным образом) категориальный признак, который даст наибольший получение информации для категориальных целей. Деревья выросли до своих максимальный размер, а затем обычно применяется этап обрезки, чтобы улучшить способность дерева обобщать невидимые данные.

C4.5 является преемником ID3 и снял ограничение, связанное с должен быть категориальным путем динамического определения дискретного атрибута (на основе на числовых переменных), который разделяет непрерывное значение атрибута в дискретный набор интервалов. C4.5 конвертирует обученные деревья (т.е. результат алгоритма ID3) в наборы правил «если-то». Затем эта точность каждого правила оценивается для определения порядка в котором они должны применяться. Обрезка выполняется путем удаления правила предварительное условие, если без него точность правила улучшится.

C5.0 — это последняя версия Quinlan под частной лицензией. Он использует меньше памяти и создает меньшие наборы правил, чем C4.5, при этом более точным.

CART (Деревья классификации и регрессии) очень похожа на C4.5, но он отличается тем, что поддерживает числовые целевые переменные (регрессию) и не вычисляет наборы правил. CART строит бинарные деревья, используя функцию и порог, который дает наибольший прирост информации в каждом узле.

scikit-learn использует оптимизированную версию алгоритма CART.

1.10.7. Математическая постановка

Даны обучающие векторы, i = 1,…, l и вектор-метка , дерево решений рекурсивно разбивает пространство, такое что образцы с одинаковыми метками сгруппированы вместе.

Пусть данные в узле представлены как. За каждый раскол кандидатов, состоящий из функция и порог, разделите данные на и подмножества

Примесь при вычисляется с использованием функции примеси , выбор которых зависит от решаемой задачи (классификация или регрессия)

Выберите параметры, минимизирующие примеси

Рекурсия для подмножеств и до достижения максимально допустимой глубины, или .

1.10.7.1. Критерии классификации

Если целью является результат классификации, принимающий значения 0,1,…, K-1, для узла, представляющего регион с наблюдения, пусть

— доля наблюдений класса k в узле

Общие меры примесей — Джини

Кросс-энтропия

и ошибочная классификация

где обучающие данные в узле

1.10.7.2. Критерии регрессии

Если целью является непрерывное значение, то для узла представляющий регион с наблюдениями, общий критерии для сведения к минимуму для определения местоположения на будущее разбиения представляют собой среднеквадратичную ошибку, которая минимизирует ошибку L2 с использованием средних значений в конечных узлах и средней абсолютной ошибки, которая минимизирует ошибку L1, используя медианные значения в конечных узлах.

Среднеквадратичная ошибка:

Средняя абсолютная ошибка:

где обучающие данные в узле

Артикул:

• https: // en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning
• https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_analytics
• Л. Брейман, Дж. Фридман, Р. Олшен и К. Стоун. Классификация и Деревья регрессии. Уодсворт, Белмонт, Калифорния, 1984.
• J.R. Quinlan. C4. 5: программы для машинного обучения. Морган Кауфманн, 1993.
• Т. Хасти, Р. Тибширани и Дж. Фридман. Элементы статистического обучения, Springer, 2009.

Список деревьев и кустарников

Деревья и кустарники на этом сайте

Чтобы узнать больше о вид, который вы уже знаете, выберите его английское или научное название из этого списка.Щелкните начальную букву, чтобы быстро перейти вниз по списку. Затем щелкните имя для изображений, карты и информации. Нажмите «Назад», чтобы вернуться к этому. алфавитный список.

B C D E F G H I J L M O P Q R S T U V W Y
Щелкните букву для быстрого перехода вниз по списку

О нас — недалеко от дерева

Кто мы

Мы — проект Торонто по сбору фруктов и обмену ими.Знаете ли вы, что Торонто является домом для огромного городского сада? Ежегодно прямо здесь, в городе, выращивают более 1,5 миллиона фунтов фруктов. Мы работаем, чтобы объединить тех, кто зарегистрируется на деревьях с излишками фруктов, с волонтерами из их сообщества, которые готовы их собрать и поделиться.

Награда за каждый сбор фруктов делится на 3 части: ⅓ предоставляется зарегистрированному дереву, ⅓ распределяется между сборщиками-добровольцами, и ⅓ доставляется на грузовом велосипеде одному из наших 35 партнеров агентства социальных услуг, включая продовольственные банки, сообщество кухни, вспомогательные жилищные программы и общественные центры здоровья.

Наша миссия

Наша миссия — решать проблемы пищевых отходов, доступа к продовольствию и изменения климата путем предоставления жителям Торонто возможности собирать и делиться дарами городских садов Торонто.

Наше видение

Мы представляем себе Торонто, где сбор фруктов в городах является жизнеспособной и устойчивой стратегией доступа к продовольствию и где наш городской сад объединяет соседей в построении сообщества. Чтобы достичь этого видения, мы работаем:

• Создание сообщества
• Сокращение пищевых отходов
• Расширение доступа к здоровым местным фруктам
• Повышение осведомленности общественности о городском саду Торонто как источнике пищи
• Обеспечение здоровья и устойчивости городского сада
• Расширение работы наших 35 социальных сервисные партнерские агентства

С 2008 года Not Far From The Tree собрал и распространил более 182 000 фунтов фруктов по Торонто.Наша организация стала возможной благодаря щедрой поддержке более 1800 зарегистрированных деревьев и 2200 сборщиков фруктов. Треть этого урожая была передана непосредственно нашим 35 партнерам из агентств социальных услуг.

Сейчас мы работаем в центре города, к югу от Эглинтона, к востоку от Джейн, к западу от парка Виктория и к северу от набережной. Мы работаем над расширением зоны нашей деятельности и нуждаемся в вашей поддержке!