Вар для деревьев: Садовый вар – как приготовить, где применять и чем можно заменить

Садовый вар – как приготовить, где применять и чем можно заменить

Если вы повредили дерево или кустарник и не знаете, чем можно оперативно замазать ранку, то самое время узнать о такой смеси, как садовый вар. Она поможет справиться с мелкими царапинами и глубокими повреждениями и излечит растение.

Садовый вар – довольно известное среди садоводов средство. Его используют для обработки срезов и залечивания ран на деревьях. Можно приготовить садовый вар своими руками, а можно купить готовую смесь. Давайте познакомимся с этим веществом поближе и узнаем, как правильно применять его в саду.

Описание садового вара, преимущества и недостатки

Садовый вар наносят на раны деревьев, чтобы защитить их от попадания патогенных микробов, грибков, паразитов и насекомых, а также от потерь древесного сока. Составом замазывают поврежденные участки не сразу, а спустя некоторое время, когда ранка слегка подсохнет. Ранки на стволах и ветках деревьев появляются по следующим причинам:

Садовым варом обрабатывают не только раны на дереве, но и места спилов

Преимущества садового вара состоят в следующем:

• его легко приготовить и наносить на стволы и ветки;
• застывший вар не отваливается и не пачкает одежду и руки;
• состав отлично удерживает влагу и предотвращает пересыхание ранок.

Недостатки садового вара в основном сводятся к следующему:

• обширные раны и порезы после обработки долго высыхают, а это приводит к подгниванию дерева в области повреждения;
• садовый вар – состав для теплого времени года; при низкой температуре он быстро застывает, густеет и трудно наносится;
• дешевый вар с химическими компонентами в жаркую погоду тает и обжигает дерево.

Садовый вар в домашних условиях

В поисках дешевой альтернативы многие дачники предпочитают изготавливать садовый вар своими руками. В настоящее время известно более десятка различных рецептов по приготовлению «целебного состава».

Рецепты садового вара на основе парафина

Ингредиенты:

• парафин – 6 частей;
• канифоль – 3 части;
• минеральное или растительное масло – 2 части.

Растопите парафин и добавьте к нему измельченную в мелкую пыль канифоль. Затем доведите состав до кипения и аккуратно добавьте в него масло. Затем прокипятите еще 10-30 минут. Полученную массу оставьте остывать, а впоследствии разомните до однородной консистенции. Готовый вар поместите в емкость с крышкой.

Одной из разновидностей вышеописанного рецепта является следующий состав:

• парафин – 1 часть;
• канифоль – 1 часть;
• трансмиссионное масло – 1 часть (или 1 часть натуральной олифы).

Рецепты садового вара на основе пчелиного воска

Ингредиенты:

• канифоль − 4 части;
• пчелиный воск – 2 части;
• нутряной жир – 1 часть.

Вместо парафина можно воспользоваться пчелиным воском. Его также растопите и доведите до кипения. Остальные ингредиенты добавляйте в соответствии с рекомендованными пропорциями. Состав прокипятите не более получаса и дайте ему остыть. Затем разомните до однородной консистенции.

Прополис и воск используют для заживления ран чаще других природных средств

Взяв за основу пчелиный воск, вы можете приготовить еще несколько полезных составов:

Садовый вар Жуковского:

• пчелиный воск – 1 часть;
• канифоль – 1 часть;
• несоленый жир – 1 часть.

Растопите все компоненты в разных емкостях, затем перелейте их в одну посуду и перемешайте. Дайте массе некоторое время отстояться, затем наберите в другую емкость холодную воду и влейте туда садовый вар. Подождите, пока он свернется, извлеките из воды и сформируйте шар правильной формы. Храните его в промасленной бумаге и наносите только в теплую погоду. Чтобы не привлекать ос и пчел, накройте обработанное место тканью.

Садовый вар со скипидаром:

• канифоль – 6 частей;
• пчелиный воск – 3 части;
• прополис – 2 части;
• скипидар – 1 часть.

Садовый вар со свиным салом:

• канифоль – 4 части;
• пчелиный воск – 1 часть;
• свиное сало (несоленое) – 1 часть.

Рецепты холодостойких садовых варов

Учитывая надвигающиеся заморозки, осенью целесообразно использовать холодостойкие вары на основе спирта.

Мазь Решетникова:

• пихтовая смола – 10 частей;
• желтый воск – 1 часть;
• винный спирт – 1 часть.

Поместите в металлическую посуду воск и смолу и растопите их. Не забывайте постоянно перемешивать массу, чтобы она не комковалась. После того как она станет теплой, добавьте туда немного спирта. Состав наносят при помощи кисти, в этом случае он сохранит пластичность и не пропустит влагу.

Садовый вар Гауга:

• сосновая смола – 400 г;
• пищевая сода – 1 ч.л.;
• медицинский спирт – 60 мл;
• камедь – 4 г.

Разогрейте в металлической емкости смолу и добавьте туда спирт. Растворите камедь и соду в воде и добавьте в посуду со смолой. Хорошенько перемешайте и остудите. На деревья состав наносите при помощи кисти.

Садовый вар Раевского:

• древесная смола – 500 г;
• медицинский спирт – 60 мл;
• льняное масло – 2 ст.л.

Растопите смолу на медленном огне, постоянно помешивая. Затем осторожно добавьте к ней спирт и льняное масло. После того как смесь остынет, ее можно перелить в металлическую банку и поставить на хранение.

Садовый вар: применение и особенности

Поскольку при приготовлении лечебных составов в домашних условиях нельзя найти бумагу с надписью: «Садовый вар. Инструкция по применению», мы решили рассказать и об особенностях нанесения смеси на поврежденные деревья. Они предполагают следующие действия:

• обрабатывайте только здоровую древесину. Все поврежденные, отмершие, сгнившие или пораженные инфекцией части дерева следует удалить до нанесения состава;
• зачистите края и основание раны. Они должны быть абсолютно гладкими, без выпуклостей и наростов;
• промойте древесные раны проточной водой и при нанесении состава пользуйтесь чистыми инструментами;
• поврежденные участки следует лечить в конце весны – начале лета. Разумеется, если повреждение возникло в другое время, его тоже обрабатывают садовым варом. Но весной нанесенный состав обязательно обновляют;
• если вы прочищаете дупла дерева, то не забывайте обработать их 5%-ным раствором медного купороса. Рабочий инструмент и руки также обрабатывают спиртовым раствором;
• при параллельном лечении поврежденного дерева от цитоспороза или нектрии поврежденные участки следует обработать 2%-ным раствором медного купороса или 5%-ным раствором железного купороса.

Перед нанесением садового вара края и основание раны дерева нужно зачистить и обработать

Чем заменить садовый вар

Если вам нужен садовый вар, но под рукой нет подходящих ингредиентов, можно использовать различные заменители. Замазывать садовым варом или его аналогами можно раны на любых деревьях, поэтому и перечень альтернатив достаточно обширный:

• замазка из кома земли – это «скорая помощь» на тот случай, если вы неудачно прошлись по дереву пилой или секатором. Возьмите с грядки комок земли и наложите его на ранку. Лучше закрепить его полиэтиленовой пленкой или куском ткани, а в ближайшие дни все же найти для лечения садовый вар;
• полиэтиленовая «перевязка» – защитить свежее повреждение от высыхания и проникновения патогенов можно и при помощи обычного полиэтиленового пакета. Достаточно разорвать старый пакет и плотно обвязать им ствол. Иногда этого бывает достаточно для полного восстановления коры и камбия;
• целебный коровяк – возьмите 1 часть коровяка и добавьте к нему 2 части глины или измельченного сена. Полученную смесь перемешайте до консистенции густой сметаны и смажьте повреждения;
• глиняная болтушка используется для сохранения саженцев и лечения повреждений. Для ее приготовления возьмите 200 г глины, 100 г коровьего навоза, немного соломы и несколько столовых ложек медного купороса. Все ингредиенты перемешайте до консистенции густой сметаны и равномерно нанесите на поврежденную кору.

Смеси на основе коровяка также применяют для заделывания щелей и дупел

Как использовать садовый вар

Если повреждение или место спила небольшое, то для нанесения смеси можно воспользоваться обычной малярной кисточкой. Крупные «травмы» заделывают шпателем или валиком, равномерно покрывая место повреждения.

А вот использовать пульверизатор или распылитель для нанесения состава не рекомендуется – это расточительно, да и консистенция садового вара часто далека от жидкой.

Если в состав выбранного вами рецепта уже входит антисептик, то дополнительно наносить его не следует. И помните – главное не толщина слоя, а равномерность нанесения состава.

Старайтесь наносить состав на кору дерева максимально аккуратно и ровно

Итак, садовый вар считается одним из самых безопасных и эффективных средств для заживления ран плодовых деревьев и кустарников. В настоящее время известно огромное количество рецептов, которые применяются в дачных хозяйствах. Если и у вас есть свое, проверенное и надежное средство, – порекомендуйте его, добавив комментарий.

Садовый вар или как сделать замазку для лечения деревьев — Защита сада — Смолдача

Без садового вара садовод, как без рук. Стоит ли делать садовый вар своими руками или проще купить замазку для лечения деревьев? Давайте вместе разберемся какой рецепт лучше подходит для лечения деревьев.

Все понимают, что заживление ран на деревьях — это сложный биологический процесс, который обусловливается образованием каллюсового кольца в виде рубца, появляющегося в первое же лето и разрастающегося в последующие годы до полного заживления раны. В заживлении ран участвуют клетки камбия, которые при благоприятных условиях и образует каллюсовое кольцо.

Чтобы защитить рану (после обрезки, прививки, повреждений вредителями и др.) от высыхания, гниения, растрескивания, заселения вредителями, применяется садовая замазка или садовый вар.

Как сделать замазку для лечения деревьев своими руками?

У опытных садоводов есть свои рецепты садовой замазки, которые лучше всего подходят для лечения деревьев в конкретном саду. И, порой, эти рецепты очень разнятся.

Рецепты приготовления живительного вара на протяжении многих веков были различные. В книге, составленной под редакцией П.Н.Штейнберга “Обиходная рецептура садовода” (1992 г.), приводятся рецепты вара.

Старинные рецепты приготовления садовой замазки (вара):

Замазка Форсита

Это самая старая замазка для деревьев, применявшаяся садоводами еще в 17-ом столетии. Называли ее тогда — Форситова мазь. Эта замазка состоит из тестообразной смеси:

• 16 ч. коровьего навоза,
• 8 ч. сухой извести или мела,
• 8 ч. древесной золы
• 1 ч. речного песка.

Мазь намазывается на раны слоем толщиной около 2,54 мм, присыпается порошком из 6 ч. древесной золы и 1 ч. жженых костей или мела. Замазку должна быть приготовлена каждый раз заново и употребляться в сухую погоду.

Вар из навоза

Эта замазка готовится из равных частей коровьего помета и жирной глины с прибавлением некоторого количества шерсти для придания вязкости.

Холодный вар Раевского (особенно рекомендуемый).

Для этого вара расплавляется

• 1 фунт (410 г) древесной смолы, при постоянном помешивании,
• прибавляют 13 золотников (золотник — 4,266 г) или 1-2 столовые ложки льняного масла.

Этот вар сохраняется в полужидком виде и применяется при любой погоде.

Непромокаемая садовая мазь

Рецепт этой замазки: 

•  ½ фунта (200г) воска,
• 1/2 фунта черного сапожного вара,
• 1/ 4 фунта (100 г) густого терпентина и
• 1/8 (50 г)фунта соли.

Компоненты вара смешать, расплавить смесь на огне, и когда она остынет, скомкать ее мокрыми руками в несколько отдельных палочек.

Мазь В.В.Пашкевича

На слабом огне разогревают

• 1 фунт воска, прибавляют к нему
• 1/2 фунта канифоли
• 1 фунт терпентина и когда все расплавится,
• кладут 20 золотников (85 г) топленого жира.

После этого массу выливают в сосуд с холодной водой и остывшую смесь разминают руками. После этого ее намазывают тонким слоем на раны деревьев.

Мазь П.Жуковского

Для этой замазки растапливают (отдельно)

• 1 ч. канифоли,
• 1 ч. воска и
• 1 ч. свиного жира (здора). 

Все компоненты смешивают в один сосуд, после чего массу выливают в сосуд с холодной водой. Этой замазкой пользуются в теплое время, так как при низкой температуре она быстро твердеет.

Садовый вар Верагута

Распускается на медленном огне 50 ч. (по весу) смолы, постепенно прибавляется 20 ч. скипидара и 12,5 ч. свиного жира.

Замазка С. Гаховича

Берутся равные части (по весу)

• воска,
• сала топленого несоленого,
• смолы древесной и
• чистого терпентина.

Сначала на слабом огне распускается воск, затем добавляется свиной жир, смола, а после терпентин. Все эти компоненты при варке постоянно помешиваются деревянной лопаткой. После закипания смесь охлаждается и готова к употреблению.

Отмечено, что раны, обмазанные этим составом, скоро и хорошо заживают.

Рецепт лечебной садовой замазки

Эта замазка предназначенная при лечении деревьев, поврежденных грызунами. Берется 10 фунтов пихтовой смолы и 1 фунт воска. Все это вместе распускается на слабом огне до жидкого состояния. После этого состав слегка охлаждают и к нему добавляют 1 бутылку винного спирта 90 градусов.

Перед употреблением мазь, приготовленную поданному рецепту, слегка разогревают в металлической посуде и наносят на дерево кистью. Достоинство этой мази заключается в том, что она не высыхает, не трескается, непроницаема для сырости. Раны от этой мази быстро зарастают. Под защитой мази развивается новая кора.

Тепложидкий вар

Для этого рецепта берут: 

• 100 золотников (420 г) смолы,
• 100 золотников канифоли и
• 57 золотников (240 г) воска.

Все это кладут в котелок или другую посуду и нагревают на слабом огне, после чего добавляют 50 золотников несоленого жира (говяжьего, бараньего) и присыпают 50 золотников просеянной через сито золы.

Этот вар наносят на раны или места прививки деревянной лопаточкой или кисточкой.

Тепложидкий вар №2

Изготавливается из:

• 2 фунтов канифоли,
• 1 фунта воска,
• 1 фунта скипидара и
• 1/2 фунта льняного масла.

Это полутвердый вар, который в теплом виде наносится на узкие ленточки. Лентами обматываются места прививки или среза. Этот вар удобен при работе в труднодоступных местах.

Холодножидкий вар

Нагреваются вместе на умеренном огне

• 55 золотников (230 г) канифоли,
• 1 золотник (4 г )смолы сапожной,
• 2 золотника топленого говяжьего или бараньего жира и
• 2 золотника просеянной древесной золы (или красной охры).

По окончании нагрева в состав каплями прибавляют 10 золотников 90-градусного спирта.

Замазка из краски

Для замазки ран применяется желтая охра на олифе или разведенная льняным маслом (на 1 фунт льняного масла берется полфунта охры).

Не допускаются для пользования в качестве замазки свинцовые белила, нитроэмали и др. (из-за повреждения ими нежного слоя камбиальных клеток).

Авторами Бродским В.В., Волузневым А.Г., Дущинской А.Г., Сюбаровой Э.П. (1961 г.) в свое время предлагался следующий состав садовых замазок:

• Тепложидкий вар

Плавят на слабом огне (не довода до кипения) 400 г канифоли; 200 г пчелиного воска и 100 г несоленого животного жира, после чего добавляют 0,25 литра льняного масла. После того, как масса растопится, ее выливают в ведро с холодной водой для остывания и мнут смазанными жиром руками до тех пор, пока она не станет тягучей. Такой вар сохраняется кусками в промасленной бумаге и применяется в теплую погоду. В холодную погоду его подогревают.

• Холодножидкий вар

Смешивают 400г канифоли, 200 г воска, 100 г бараньего жира расплавляют на слабом огне, тщательно перемешивая. Дав немного остыть, вливают туда (порциями) 50 г 90-градусного спирта. Такой вар хранят в закупоренных бутылках

В своей книге «Ваш приусадебный участок» (1993 г.) Апанасенко И. П. предлагает следующие рецепты садового вара (в весовых частях):

1. 4 ч. сосновой или еловой смолы, 1 ч. пчелиного воска, 1 ч жира, 4 ч. скипидара.
2. 2ч. сосновой или еловом смолы, 1,5 ч. растительного масла, 1 ч. скипидара, 1 ч. воска.
3. 1 ч. свиного жира, 2 ч. сосновой или еловой смолы, 1 ч. воска и 1 ч. скипидара.
4. 1ч. воска, 1 ч. канифоли, 1ч. скипидара, 1/4 ч. несоленого свиного жира.
5. 0,6 ч. битума и 1 ч. автола.
6. 3 ч. нигрола и 1 ч. древесна золы.
7. 2 ч. нигрола, 1 ч. параф;1 ч. канифоли.
8. 1ч. животного жира, 2 ч. во ка, 1 ч. парафина.

Если при обрезке сада под рукой не окажется садовой замазки, то, замазав рану глиной, можно первое время предохранить кору от испарения влаги и растрескивания от солнечных лучей. По вопросу, какой величины раны следует замазывать садовым варом, в литературе нет единого, однако практика подсказывает что замазывать следует раны площадь сечения которых превышает площадь сечения обычного карандаша.

Что это такое садовый вар? Значение, приготовление и применение

Ранние заморозки осенью, припекающее весеннее солнце, студеные зимние морозы, все эти погодные перипетии не лучшим образом сказываются на деревьях, имеющих повреждения. Причем разрывы коры или трещины могли произойти как по естественным причинам, так и при неосторожном отношении с механическим подсобным садовым инструментом либо при санитарной обрезке сада. В любом случае каким бы образом ни была нанесена травма ее необходимо обработать и замазать. И лучше всего для этих целей подойдет садовый вар.

Содержание:

Садовый вар: значение и виды

Садовый вар – это мягкая и густая субстанция, получаемая в результате переработки древесной смолы со вспомогательными компонентами. То есть это натуральное средство, которое помогают древесным тканям восстановиться.

Так как ствол дерева состоит из нескольких слоев, то кора играет защитную роль, а вот луб и камбий, расположенные в глубине, отвечают за правильное распределение питательных веществ. И когда целостная оболочка дерева нарушена, тогда происходит разрыв питательных цепей, и образуется благодатная почва для разрастания бактерий и различного рода заболеваний. Конечно, если повреждение небольшое, то растение самостоятельно восстановится. Но вот для более глубоких порезов стоит применять дополнительные средства защиты.

Магазинные полки изобилуют предложениями в ассортиментном ряде садового вара.

Но если внимательнее присмотреться к составу, то в большинстве случаев садовод может увидеть, что основа средства, это либо клей латакрил, либо петролатум, на которые не то что у дерева, а и у человека может быть аллергическая реакция.

То есть получается следующая ситуация, разновидностей вара много и есть разнообразные названия, но найти вар, который соответствует ГОСТу и произведен из натуральных материалов проблематично. Поэтому садовый вар, можно приготовить либо собственными руками, либо найти ему замену. В этом случае, можно быть абсолютно уверенным, что здоровью сада не будет нанесен вред.

Из чего и как приготовить садовый вар?

Для приготовления классического вара есть немало рецептов. Но самое первое, о чем стоит позаботиться, так это о посуде. Во-первых, все ингредиенты подвергаются термической обработке в виде растапливания, во-вторых, хранить его необходимо хорошо упакованным.

Посуда для вара:

1. кастрюля с толстым дном
2. водяная баня
3. емкость для хранения. Это должна быть либо стеклянная банка, либо железный ковш. Потому что при необходимости вар нужно будет разогреть
4. защитные средства для органов дыхания и рук

Российский ученый Пашкевич предложил следующий рецепт:

• воск пчелиный натуральный (покупать лучше всего на пасеке) – 550 гр.
• скипидар – 550 гр.
• канифоль – 300 гр.
• любой животный топленый жир – 100 гр.

Сохраняя очередность растопить все ингредиенты до однородной массы. Массу тонкой струей перелить в емкость, помещенную в холодную воду. После того как садовый вар станет единой массой, его можно скатать в шарики и хранить в полиэтиленовых пакетах.

Следующий рецепт довольно прост в приготовлении, хорошо держится на стволе, не тает и не крошится при морозе:

• живица – 500 гр.
• медицинский спирт – 80 мл.
• льняное масло натуральное – 1 1/2 ст.л. Можно использовать и любое другое.

Ингредиенты также поочередно растопить один в другом. Масса при соприкосновении с воздухом быстро твердеет. Так что этот вар удобно держать в емкости, подлежащей соприкосновению с горячими поверхностями плиты.

Садовый вар собственными силами приготовить совершенно несложно, но зато садовод всегда будет уверен, что деревья обработаны абсолютно безопасным и надежным средством.

Третий вариант прекрасно подходит для работы при низких температурах.:

• канифоль – 300 гр.
• пчелиный воск – 300 гр.
• натуральный топленый жир – 300 гр.

Также все растопить и смешать. Хранить этот вариант садового вара необходимо в промасленной бумаге, лучше всего подойдет кондитерская для запекания. Но лучше всего обработанные места на деревьях обмотать тряпками. Иначе пчелы будут рады такому угощению.

Чем можно заменить садовый вар?

Но если под рукой нет свежеприготовленного садового вара или подходящих ингредиентов, то справиться можно и без него из подручных материалов.

Самая простая рекомендация, если нужна экстренная помощь зеленым питомцам, это приготовление средства по следующей рецептуре:

• навоз коровий перепревший – 10 частей
• гашеная известь – 5 частей
• песок мелкой фракции – 1 часть

Все составные следует тщательно перемешать и обработать дерево. Но такое средство не устойчиво к воздействию влаги, так что это временная помощь.

Также садовый вар можно заменить следующими средствами:

1. Кедровая или сосновая смола, продается под торговой маркой «Живица». Сосновая живица стоит дешевле. Для применения ее необходимо растопить и смешать с воском и растительным маслом. Кстати, можно живицу собрать своими руками в лесу с хвойных деревьев.
2. Медицинский скипидар. Его продают в аптеках, и такой вид скипидара добывается из древесной живицы. Работать надо осторожно, пары ядовиты.
3. Живичная канифоль. Только такая подойдет для работы с живыми организмами.
4. Пчелиный натуральный воск. Важно чтобы он был свежий.

Если в доме есть хотя бы два из вышеперечисленных ингредиентов, то их можно смело смешивать, немного сдабривать растительным маслом и домашний рецепт садового вара – готов!

Когда и для чего используют вар?

Садовый вар или его аналоги в хозяйстве садовода, вещь абсолютно незаменимая. Потому что любая коррекция деревьев открывает внутрь ствола доступ влаге, бактериям, абразивным частицам пыли. Все это наносит порой непоправимый вред плодовым деревьям. Отсюда ослабевает иммунитет, развиваются болезни, и растение снижает свою производительность. А в случае если повреждение коры было обширным, то дерево может и вовсе погибнуть. Так что следует запомнить, что любые манипуляции секатором или садовыми ножницами должны оканчиваться применением вара.

Особенно актуально применять вар ранней весной.

На коре вскрываются трещины, могут отвалиться куски старой коры, толстый слой снега, может за зиму обломать ветви и весеннее солнце в местах прорыва обожжет внутренние слои. Поэтому при установлении хорошей погоды стоит внимательно осмотреть своих питомцев и обработать садовым варом слабые места.

Отправлять сад в зимовку тоже нужно с умом. Ведь важна не только санитарная обработка, но и надежное укрытие. Нужно выбрать наиболее подходящий рецепт и тщательно замазать все открытые места. В случае если зимой вскрылось обработанное место или спил, то процедуру необходимо повторить. Среди рецептов есть тот, который можно использовать в холодное время года.

Правила использования

Если садовод использует садовый вар, купленный в магазине, то следует соблюдать меры предосторожности и правила использования, указанные на этикетке.

Если садовод делает вар самостоятельно, то прежде всего как при его приготовлении, так и при разогреве, и при нанесении на деревья необходимо:

• Защитить глаза, органы дыхания и открытые участки тела. Несмотря на то что при домашнем вароварении используются только органические материалы, например, скипидар выделяет токсичные вещества. Либо можно попросту получить ожог. Поэтому в арсенале садовода должны быть перчатки и маска.
• Вар при нанесении на деревья должен быть обязательно остывший. Горячий вар использовать нельзя, потому что тонкая кожица деревьев не выдержит и получится термический ожог.
• Перед тем как нанести садовый вар стоит механическим способом тщательно зачистить пораженное место, даже если участок большой и глубокий по возможности обработать биофунгицидами, тщательно просушить и только потом нанести вар.
• Вар наносится на открытый участок слоем 1, 5-2 см, а может быть, и больше в зависимости от ситуации. По возможности при нанесении толстого слоя следует давать время каждой прослойке просохнуть. Тогда эффект будет выразительнее, и вар в полной мере выполнит свои защитные функции. А также если место обработки обширное, то следует сверху зафиксировать кусок мешковины или другого материала. Но ни в коем случае не пароизоляционную ткань или полиэтилен. Не стоит создавать парниковый эффект.

Из вышесказанного следует сделать вывод, что покупка препарата в магазине, возможно только после полного знакомства с составом. И только в случае, если он органический, а в обратном варианте можно и просто клеем замазать, потому что эффект будет такой. Сделать вар самостоятельно очень просто, так что стоит потратить пару часов и сделать полезный препарат собственными руками.

Больше информации можно узнать из видео:

 

Разбираемся, как приготовить садовый вар своими руками

Садовый вар – это нерастворимое в воде тягучее вещество, предназначенное для нанесения на «раны» (срезы) деревьев. Эта смесь защищает участок среза ветки либо ствола дерева (или же раны, пораженной паразитами либо насекомыми) от грибков и бактерий, предотвращает вытекание сока, защищает от вредителей и насекомых.

 

Содержание:

Садовый вар: описание и советы по применению

Использование садового вара необходимо чтобы защитить рану после прививки, обрезки, после повреждений, нанесенных грызунами и прочими вредителями и паразитами, во избежание иссушения, грибков, гниения, образования трещин, появлении паразитов. 

 

Обычно раны на стволах деревьев делят на следующие виды:

• Повреждения после обрезки, удаления веток или участка ствола дерева
• Повреждения от ран определенной части древесины и коры
• Повреждения от ран целого круга древесины и коры
• Разломы от отломавшихся веток дерева
• Дупла – глубокие раны

Лечение ран на стволе дерева – это многоэтапный, сложный биологический процесс. В процессе его образуется каллюсовое кольцо похожее на рубец, которое появляется первым летом, увеличивается и растет в течение следующих лет вплоть до того момента, когда рана полностью заживет. Клетки камбия, из которых и состоит каллюсовое кольцо, заживляют поврежденный участок ствола. 

Рецепты и процесс приготовления садового вара

В качестве основы для садового вара обычно используются следующие вещества:

• Продукты пчеловодства (прополис, воск)
• Жиры, употребляемые в пищу (подсолнечное, льняное, кукурузное и другие масла, сало) а также алкоголь
• Побочные продукты, полученные в результате производства нефти (спирт, смола, канифоль)
• Медицинские препараты (медицинский спирт)
• Смеси, применяемые в агротехнической сфере (Гетероауксин, зола, полученная в результате сгорания лозы винограда)
• Смеси, применяемые в строительстве и автомобильные смеси (солидол, тосол, олифа)

В целом, садовые вары можно разделить на два вида:

• Тепложидкие (вар жуковского, Пашкевича)
• Холодостойкие (вар Решетникова, Гауга, Раевского)

Для того, чтобы сделать вар Жуковского потребуется: канифоль, воск (желательно желтый), бараний или говяжий жир в топленом состоянии. Все составляющие нужно взять в равных пропорциях. Сперва нужно растопить канифоль, воск и жир в отдельных емкостях, слить все в жестяную посудину, хорошо размешать.

 

Далее стоит подождать, пока смесь чуть-чуть остынет и перелить ее в ведро (или таз) с холодной водой. Когда смесь свернется, ее нужно достать и, разминая в руках, сделать из нее шар («колобок»). Такую массу нужно держать в бумаге, предварительно смазанной маслом. Таким варом рекомендуется обрабатывать деревья в теплое время года, поскольку ему свойственно затвердевать на холоде. Место раны желательно прикрыть ветошью, так как на это вещество слетаются осы и пчелы.

 

Чтобы подготовить мазь Пашкевича необходимо взять желтый воск, терпентин, очищенную канифоль, растопленный жир в пропорции 4:4:2:1. Для начала необходимо растопить воск, постепенно добавляя в него канифоль и терпентин. Когда масса достаточно расплавится, нужно влить в нее жир и размешать, пока смесь не станет однородной.

Далее та же процедура, что и с варом Жуковского: остужение смеси при помощи холодной воды, формирование руками небольших валиков из вара, дальнейшее хранение в бумаге, обработанной маслом. Наносить мазь нужно тонким слоем на кусок х/б ткани, после чего крепко перевязать ею раны на стволе и ветках дерева. 

 

Для приготовления мази Решетникова нужно взять смолу пихты, желтый (небеленый) воск и винный спирт в соотношении 10:1:1. Первым делом следует, постоянно помешивая, разогреть смолу и воск так, чтобы смесь стала жидкой. Далее нужно дать смеси немного остыть, после чего влить в нее разогретый винный спирт.

 

Этот вар лучше наносить при помощи кисти. Преимущество этого вара состоит в том, что он вплотную прислоняется к ране и полностью покрывает всю ее поверхность. Он не сохнет, не образует трещин, остается пластичным и тягучим не зависимо от температуры, водонепроницаем. 

Такой вар лучше всех борется с повреждениями, нанесенными грызунами, круговыми ранами.

 

Чтобы сделать вар Гауга, необходимы такие составляющие: смола сосны (400 г), винный спирт (60 мл), гуммиарабик (камедь) (4 г), сода (1 ч. л.). Сначала нужно подогреть смолу и спирт, потом растворить камедь и соду в воде. Теперь нужно все это смешать, дать остыть и наносить на поверхность ран кистью. 

 

Для приготовления вара Раевского нужна древесная смола (0,5 кг), спирт (60 мл), льняное масло (2 ст. л.). Смолу и спирт нужно разогреть, после чего перемешать и добавить к ним масло. Получившуюся массу нужно перелить в жестяную банку и закрыть крышкой. Так он будет оставаться полужидким.

Совет: перед тем как смесь садового вара собственного приготовления застынет, высыпьте в него раскрошенный в порошок гетероауксин в отношении 1 таблетка на 1 кг смеси. Эта маленькая хитрость поможет сделать процесс заживления быстрее на стволах и ветках деревьев.

Вар приготовлен правильно, если при работе с ним он без трудностей наносится, если он липкий, не сохнет, при знойной погоде не начинает растекаться и не дает трещин в холодное время года. 

 

В наше время, конечно, можно купить промышленный садовый вар и не менее успешно залечивать раны на деревьях им. Но старые многолетние рецепты, разработанные садоводами, все же лучше работают на садовых дачных деревьях. Они быстрее заживляют раны, предотвращают появления на дереве паразитов, тем самым, продлевая жизнь вашему саду и делая его красивее и пышнее.

 

Также многим садоводам любителям приносит удовольствие сам процесс приготовления садового вара. При использовании этих смесей, вы можете сами проанализировать и, на основе собственных наблюдений, сделать вывод, какой же именно вар подходит тем или иным деревьям с учетом климата, сорта деревьев, искусственного ухода за ними (дополнительных поливов, удобрения). 

 

Видео о свойствах и тонкостях применения садового вара:

Садовый вар своими руками: рецепты, советы по приготовлению

Садовый вар необходим любому садоводу, но не всегда он оказывается под рукой. Существует множество рецептов, позволяющих легко приготовить столь нужную вещь самостоятельно.

Зачем нужен садовый вар и какие компоненты входят в его состав

Садовый вар, или замазка, — это масляно-смоляной состав, применяемый для лечения ран на стволах деревьев. Применение вара предохраняет повреждённые участки коры от проникновения инфекции.

Несмотря на обилие готовых вариантов садового вара, некоторые садоводы предпочитают готовить замазку самостоятельно. Как правило, основными компонентами практически любого садового вара являются канифоль, скипидар, смола, жир. Некоторые садоводы считают, что вместо вара подойдёт глина.

Глина вместо вара — видео

Рецепты приготовления садового вара в домашних условиях

Рецептов садовой замазки существует великое множество, многие из них проверены временем, так как известны ещё с XIX века.

Рецепт № 1

Один из наиболее простых составов включает свиное сало, канифоль и натуральный воск, взятые в пропорции 1:4:1. Последовательность приготовления:

1. Измельчить канифоль.
2. Растопить сало и всыпать туда канифоль и воск. Кипятить 20 минут.
3. Охладить вар, вымесить руками и завернуть в лист промасленной бумаги.

При соблюдении несложных правил можно быстро получить садовую замазку

Рецепт № 2

Требуется воск (можно заменить парафином), любой животный жир, канифоль в соотношении 1:1:1, к которым добавляют льняное масло (одна четвёртая часть) и немного оксида цинка.

Основные компоненты вара (рецепт № 2) — фотогалерея

Порядок приготовления:

1. Жир и воск смешивают и растапливают на водяной бане, постепенно всыпая канифоль и помешивая.
2. Вливают льняное масло.
3. Добавляют 15–25 % от общего объёма оксида цинка. Увеличение количества оксида цинка уменьшает пластичность вара.
4. При остывании смесь интенсивно размешивают и добавляют (по желанию) 10% спирта. Это обеспечит холодостойкость вара.

Приготовление садового вара № 2 — видео

Рецепт № 3

Состав:

• 1 кг смолы,
• 200 г пчелиного воска,
• 50 г льняного масла,
• 100 г древесного угля.

Порядок приготовления:

1. Растопить воск и смолу.
2. Измельчить и просеять уголь.
3. При помешивании добавить в основу льняное масло и уголь.
4. Довести смесь до кипения, снять с огня и охладить.
5. Сложить готовую смесь в банку и закрыть.

Перед применением замазку нужно немного подогреть для размягчения.

1 — растопить воск; 2 — добавить смолу; 3 — измельчить и просеять уголь, добавить в основу; 4 — добавить льняное масло; 5 — прокипятить смесь и охладить

Рецепт № 4

Этот рецепт очень прост и хорошо подходит для лечения ран большой площади. В состав смеси входят только 2 компонента — зола и нигрол в соотношении 3:7. Нигрол следует разогреть и при помешивании добавлять золу, пока смесь не достигнет консистенции густой сметаны.

В разогретый нигрол вмешивают золу

Рецепт № 5

Этот простой состав называется «холодный вар». В него входят древесная смола (410 г) и льняное масло (2 столовые ложки). Для приготовления вара смолу расплавляют и, не переставая помешивать, вливают масло. Характерной особенностью состава является то, что он всегда остаётся полужидким и применять его можно в любую погоду.

Рецепт № 6

Эта старинная смесь известна под названием «непромокаемой мази» и является прообразом современного вара.

Необходимые ингредиенты:

• 205 г жёлтого воска,
• 205 г сапожного вара,
• 100 г терпентина (живицы),
• 50 г соли.

Порядок приготовления:

1. Все компоненты сложить в чугунок и греть на медленном огне до жидкого состояния.
2. Собрать и удалить всплывшую сверху грязь.
3. Остудить состав и мокрыми ладонями скатать среднего диаметра колбаски.
4. Завернуть готовый продукт в промасленную бумагу и положить на хранение.

Достоинства этой мази заключаются в том, что она не размокает под дождём, прекрасно переносит зимние холода (не трескается), а при весеннем потеплении легко удаляется.

По своему опыту могу сказать, что очень быстро и просто садовую замазку можно приготовить из равных частей смолы и жидкого коровяка. Смолу предварительно растапливают, затем компоненты тщательно смешивают. Связующим может послужить собачья или кошачья шерсть, измельчённые сухие листья или трава. Готовится такая смесь за 15 минут и прекрасно заменяет покупной вар.

Самостоятельно изготовленный вар при соблюдении всех правил не уступает по качеству покупным составам. Используя легкодоступные компоненты можно гарантированно защитить свои деревья от заболеваний.

Оцените статью:

[Голосов: 2 Среднее: 5]

OZON.ru

Москва

• Покупайте как юрлицо
• Мобильное приложение
• Реферальная программа
• Зарабатывай с Ozon
• Подарочные сертификаты
• Пункты выдачи
• Постаматы
• Помощь
• Бесплатная доставка

Каталог

ЭлектроникаОдежда, обувь и аксессуарыДом и садДетские товарыКрасота и здоровьеБытовая техникаСпорт и отдыхСтроительство и ремонтПродукты питанияАптекаТовары для животныхКнигиТуризм, рыбалка, охотаАвтотоварыМебельХобби и творчествоЮвелирные украшенияВсё для игрКанцелярские товарыТовары для взрослыхАнтиквариат и коллекционированиеЦифровые товарыБытовая химияOzon ExpressМузыка и видеоАвтомобили и мототехникаOzon УслугиЭлектронные сигареты и товары для куренияOzon PremiumOzon GlobalТовары в РассрочкуУцененные товарыOzon CardСтрахование ОСАГОРеферальная программаOzon TravelРегулярная доставкаOzon HealthyДля меняOzon DисконтOzon MerchOzon Бизнес для юрлицOzon КлубOzon LiveMom’s club 0Войти 0Заказы 0Избранное0Корзина

• TOP Fashion
• Premium
• Ozon Express
• Ozon Card
• LIVE
• Акции
• Бренды
• Магазины
• Электроника
• Одежда и обувь
• Детские товары
• Дом и сад
• Услуги
• Ozon Travel
• Dисконт

Такой страницы не существует

Вернуться на главную Зарабатывайте с OzonВаши товары на OzonРеферальная программаУстановите постамат Ozon BoxОткройте пункт выдачи OzonСтать Поставщиком OzonЧто продавать на OzonEcommerce Online SchoolSelling on OzonО компанииОб Ozon / About OzonВакансииКонтакты для прессыРеквизитыАрт-проект Ozon BallonБренд OzonГорячая линия комплаенсПомощьКак сделать заказДоставкаОплатаКонтактыБезопасностьЮридическим лицамДобавить компанию в Ozon БизнесМои компанииКэшбэк 5% с Ozon.СчётПодарочные сертификаты © 1998 – 2021 ООО «Интернет Решения». Все права защищены. OzonИнтернет-магазинOzon ВакансииРабота в OzonOZON TravelАвиабилетыOzon EducationОбразовательные проектыLITRES.ruЭлектронные книги

состав, инструкция по применению, 5 рецептов, как сделать садовый вар своими руками

Механические ранения коры на стволах и ветвях следует без промедления лечить. Можно самостоятельно приготовить садовый вар или купить шпаклевку для деревьев. Своевременная обработка места повреждения — это защита от излишнего испарения, проникновения инфекции, холода.

Содержание материала:

Описание и состав садового вара

Специальная замазка для деревьев состоит из набора ингредиентов, «цементирующих» отверстие, препятствующих проникновению насекомых и микробов. Садовый вар опытные дачники стараются делать сами. Но многие предпочитают купить готовый продукт для защиты деревьев, безопасный для людей, полезных насекомых и птиц.

Садовый вар — смесь 3 – 4 и более веществ для обработки спилов при обрезке деревьев, лечения повреждений и участков, зараженных паразитным грибом.

Описание наиболее часто используемых ингредиентов:

• Натуральные масла, например, льняное, — природные антисептики и заживляющие вещества.
• Пчелиный воск — сложная смесь натуральных спиртов, эфиров, жирных кислот, полезных для залечивания ран.
• Прополис — мощный антисептик, противовирусный, антибактериальный и противогрибковый продукт медоносной пчелы.
• Древесная смола — преимущественно твердая или отвердевающая на воздухе смесь эфирных масел, камедей, спиртов, ароматических кислот, обладающая самыми разными свойствами.
• Канифоль — смолистое вещество, получаемое из живицы, которую выделяют хвойные деревья при повреждении.

Это интересно: пыльца пчелиная: полезные свойства, как принимать

Воск, смола, парафин являются основой садовой замазки. Для усиления дезинфицирующих свойств и морозостойкости к смеси добавляют спирт (не во всех рецептах). Перед смешиванием компонентов необходимо размягчить твердые вещества. Нагревание приводит к расплавлению воска, парафина, смолы и канифоли. В результате ингредиенты лучше растворяются, замазка получается более однородной.

Раньше повсеместно использовали минеральные масла, различные продукты нефтепереработки. Сейчас эти компоненты не рекомендуют включать в состав садового вара. Солидол, нигрол или олифа могут вызвать химические ожоги древесины и долго не заживающие раны.

Преимущества и недостатки

Штамб и ствол дерева — опора, посредник между корневой системой и кроной.

Механические ранения, ожоги, последствия обрезки, повреждения грызунами ослабляют проводящие функции, нередко становятся причиной снижения урожая, болезни и гибели многолетнего растения.

Преимущества садового вара для обработки деревьев:

• предотвращает испарение влаги в области раны, солнечного ожога или обморожения;
• помогает заживлению повреждений, трещин, возникших при перепадах температур;
• дезинфицирует ткани на месте повреждения, среза, убивает патогенов;
• обеспечивает быстрое заплывание раны и образование новой коры.

Недостатки садовой замазки проявляются в конкретных условиях. Заделка слишком крупных повреждений не всегда приводит к желаемому результату. Древесина мокнет и гниет, дерево болеет. Вещества в составе садового вара меняют свойства при высоких и низких температурах. В результате жарким летом замазка плавится, зимой — растрескивается.

Как сделать садовый вар своими руками

Существует множество рецептов замазок для деревьев, которые отличаются по составу, дороговизне ингредиентов. Перед использованием любого продукта необходимо весной или летом зачистить края раны, слегка обновить спил, оставшийся после зимней обрезки.

Рецепт садового вара на основе парафина

Замазка содержит три ингредиента: парафин, канифоль и растительное масло. Соотношение компонентов – 6:3:2.

Приготовление садового вара своими руками:

1. Расплавляют парафин и канифоль при слабом нагревании.
2. Вливают растительное масло, перемешивают и греют еще 10 минут.
3. При остывании разминают до превращения в тягучую массу.
4. Хранят остатки средства в банке с плотно прилегающей крышкой.

Из пчелиного воска

Этот ингредиент замазки обладает множеством полезных свойств. Используют воск в сочетании с прополисом, скипидаром. Полученную мазь можно наносить при обрезке деревьев.

Ингредиенты:

• Растительное масло — 6 частей.
• Пчелиный воск — 3 части.
• Прополис — 2 части.
• Скипидар — 1 часть.

Компоненты в твердом агрегатном состоянии нагревают до размягчения. Добавляют масло и скипидар. Охлажденное средство можно хранить в промасленной бумаге.

Холодостойкий садовый вар на основе спирта

Эта замазка для деревьев требует более сложной подготовки, чем предыдущие. Для производства средства используют 400 г канифоли, 200 г пчелиного воска, 100 г говяжьего или бараньего жира, 50 мл спирта 96°.

Твердые компоненты нужно расплавить на слабом огне. Затем смесь немного охлаждают и добавляют спирт. Готовый садовый вар хранят в герметичной емкости.

Подробная инструкция по применению

Рекомендуется обрабатывать рану сразу при обрезке деревьев, когда молодой камбий еще влажный.

В этом случае повреждение быстрее заплывает, кора восстанавливается.

Имеются отличия в инструкции по применению замазки для деревьев при залечивании давних срезов, а также участков, пораженных грибком, лишайником.

1. Края раны обновляют острым садовым ножом до здоровой коры, при необходимости срезают пораженную древесину.
2. Дезинфицируют ткани дерева раствором медного купороса (1 %).
3. Наносят на рану садовую замазку сплошным, достаточно толстым слоем.
4. Рекомендуется накрыть обработанное место на стволе рогожкой и обвязать шпагатом.
5. Если повязка и замазка разрушаются, то нужно очистить рану от остатков средства. Затем обрабатывают кору раствором медного купороса, наносят слой садового вара, накладывают другую повязку.

Также обновление слоя замазки требуется в тех случаях, когда она смыта дождем, растрескалась от солнца или мороза.

Случается, что под повязкой развивается гниение. Тогда удаляют защитные слои, вновь обрабатывают древесину. Возможно, в таких ситуациях лучше попробовать другой садовый вар.

Чем заменить садовый вар

Глиняная болтушка считается самой простой замазкой для деревьев.

Ингредиенты:

• Глина — 5 кг.
• Коровий навоз — 2 – 2 ½ кг.
• Медный купорос 1% — 10 г на 1 л воды.

Навоз в суспензию добавляют для повышения вязкости и прилипаемости, медный купорос нужен для защиты от грибка.

Приготовление:

1. Смешивают глину и навоз.
2. Разбавляют основу заранее приготовленным раствором медного купороса.
3. Добавляют жидкости столько, сколько требуется для получения густоты сметаны.
4. Средство наносят кистью на повреждения, ранения на стволе и ветвях.

Заменить садовый вар болтушкой следует по ряду причин.

Достоинства средства заключаются в простоте изготовления и применения, натуральном составе, безопасности.

Есть немало противников использования глины для защиты деревьев. Материал быстро сохнет и покрывается трещинами. Кроме того, глина может впитывать влагу из древесины, что нежелательно.

Есть другой простой рецепт замены садового вара. Можно наносить на узкие трещины в коре порошок, содержащий 60 г золы и 10 г мела. Во время дождя средство смывается, но его легко приготовить и нанести вновь.

Рекомендуется защищать деревья в саду от ранений, ожогов. Обморожения предотвращают с помощью обвязывания виноградной лозой или другим подходящим материалом. Для защиты штамба от патогенов проводят известковую побелку ранней весной.

Обрезку деревьев можно делать с конца февраля, когда минует угроза сильных морозов. Можно выполнить эту работу осенью, но не летом. Желательно обрезать ветви в сухую погоду.

Страница не найдена

К сожалению, страница, которую вы искали на веб-сайте AAAI, не находится по URL-адресу, который вы щелкнули или ввели:

https://www.aaai.org/papers/jair/vol32/jair-3208.pdf

Если указанный выше URL заканчивается на «.html», попробуйте заменить «.html:» на «.php» и посмотрите, решит ли это проблему.

Если вы ищете конкретную тему, попробуйте следующие ссылки или введите тему в поле поиска на этой странице:

• Выберите темы AI, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте.
• Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство».
• Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press и журналах AAAI.
• Для рефератов (а иногда и полного текста) технических документов по ИИ выберите Библиотека
• Выберите AI Magazine, чтобы узнать больше о флагманском издании AAAI.
• Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите Conferences
• Для ссылок на симпозиумы AAAI выберите «Симпозиумы».
• Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «Организация».

Помогите исправить страницу, которая вызывает проблему

Интернет-страница

, который направил вас сюда, должен быть обновлен, чтобы он больше не указывал на эту страницу. Вы поможете нам избавиться от старых ссылок? Напишите веб-мастеру ссылающейся страницы или воспользуйтесь его формой, чтобы сообщить о неработающих ссылках. Это может не помочь вам найти нужную страницу, но, по крайней мере, вы можете избавить других людей от неприятностей. Большинство поисковых систем и каталогов имеют простой способ сообщить о неработающих ссылках.

Если это кажется уместным, мы были бы признательны, если бы вы связались с веб-мастером AAAI, указав, как вы сюда попали (т. Е. URL-адрес страницы, которую вы искали, и URL-адрес ссылки, если таковой имеется). Спасибо!

Содержание сайта

К основным разделам этого сайта (и некоторым популярным страницам) можно перейти по ссылкам на этой странице. Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вам следует посетить страницу AI Topics. Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство».Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press, AI Magazine, и журналах AAAI. Чтобы получить доступ к цифровой библиотеке AAAI, содержащей более 10 000 технических статей по ИИ, выберите «Библиотека». Выберите Награды, чтобы узнать больше о программе наград и наград AAAI. Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите «Встречи». Для ссылок на программные документы, президентские обращения и внешние ресурсы ИИ выберите «Ресурсы». Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «О нас» (также «Организация»).Окно поиска, поддерживаемое Google, будет возвращать результаты, ограниченные сайтом AAAI.

Master Address File — var

Варианты B-дерева

Как описано ниже, для экономии времени или места можно попытаться внести ряд изменений в базовые алгоритмы B-дерева.

• Реализации B-дерева часто явно хранят ключи в узлах B-дерева. Однако подпрограммы B-TREE-P хранят в B-дереве только идентификаторы элементов выбора, а фактические ключи вычисляются на лету, когда B-дерево проходит. Branch # 8 обсуждает компромиссы двух подходов.
• B-TREE-P поддерживает вторичные сортировки путем сцепления вспомогательных ключей с первичными ключами с использованием нулей в подпрограмме BTPKEY. Некоторые реализации B-дерева (например, среда MUMPS, используемая многими больницами) вместо этого позволяют ключам также выступать в качестве корневых узлов для целых вспомогательных B-деревьев, создавая иерархию B-деревьев. Например, корневое B-дерево может иметь номера пациентов в качестве ключей. Каждый ключ пациента может также служить корнем для B-дерева второго уровня, содержащего даты посещения в качестве ключей, каждая дата посещения может быть корнем для B-дерева третьего уровня, содержащего коды медицинских процедур, и так далее.
• B-TREE-P выполняет двоичный поиск внутри каждого узла. Иногда простой линейный поиск или какой-либо другой метод может обеспечить лучшую производительность.
• Поскольку значения соседних ключей и указателей внутри узла обычно очень похожи, обычно легко сэкономить место, сжав узлы с помощью алгоритмов, которые хранят только первый ключ или указатель вместе с вычисленными различиями между последующими ключами и указателями в узле. .
• Уловка, которую используют некоторые разработчики B-дерева: при перемещении вниз по B-дереву сразу же разбивать почти полные узлы, чтобы при расщеплении никогда не возвращалось вверх по дереву.(Это может быть особенно ценно в многопользовательских средах, поскольку только низкоуровневые части B-дерева должны быть заблокированы от одновременного доступа во время обновлений, вместо того, чтобы блокировать все дерево от корня вниз.)
• Так называемые B * -деревья сохраняют заполненность каждого узла не менее чем на 2/3 вместо 1/2 за счет перераспределения ключей до заполнения 2 дочерних узлов, а затем разделения 2 полных узлов на 3 узла, каждый на 2/3 заполненных. В результате узлы обычно более полные, а деревья более мелкие (что приводит к более быстрому поиску).
• Каждый узел B-TREE-P имеет указатель на свой родительский узел. Некоторые алгоритмы B-дерева вообще не хранят родительский указатель, а вместо этого используют методы рекурсивного стека для обхода узлов. Или, как в так называемых B + -деревьях, все ключи хранятся на самом нижнем уровне B-дерева в листьях, которые затем могут быть легко связаны в один «листовой список» для последовательного обхода (хотя управление «индексными ключами» в более высоких промежуточных узлах становится немного сложнее.)
• Точно так же, как перераспределение ключей после потери значимости может избежать необходимости конкатенации узлов, перераспределение после переполнения может избежать разделения.Другими словами, вместо разделения, как только узел заполняется, попробуйте перераспределить ключи с соседом и разделить только тогда, когда сосед слишком заполнен.

Многие другие варианты, подобные приведенным выше, были изобретены за годы разработчиками B-дерева. Чтобы получить хорошую отправную точку в исследовании методов B-дерева, обратитесь к The Ubiquitous B-Tree от Дугласа Комера, опубликованному в Computing Surveys Vol. 11, No. 2, June 1979.

Переменная важность — h3O 3.32.1.2 документация

В этом разделе описывается, как рассчитывается важность переменной для древовидных моделей. Например, в этом разделе используется набор данных автомобилей, чтобы классифицировать, является ли автомобиль экономичным, исходя из его веса и года выпуска.

В первой части этого раздела описывается терминология для набора обучающих данных, дерева решений, ансамблей на основе деревьев и процесса построения дерева (т. Е. Построения деревьев регрессии). В последней части этого раздела объясняется, как рассчитывается важность переменной.

Терминология обучающих данных

Данные обучения состоят из наблюдений и соответствующих меток целей — экономия топлива, а не эффективность использования топлива. В этом примере вы можете рассматривать каждое наблюдение как конкретную машину, где каждая характеристика, собранная на этой машине (т. Е. Вес и год), называется характеристикой.

Терминология дерева решений

Дерево решений — это алгоритм, который рекурсивно разделяет ваши обучающие данные на основе определенных критериев разделения, чтобы предсказать заданную цель (также известный как столбец ответа).Вы можете использовать следующее изображение, чтобы понять соглашения об именах для дерева решений и типы разделения дерева решений. Для набора данных cars, например, это дерево решений начинается со всех автомобилей в корневом узле, затем эти автомобили делятся на те, у которых вес меньше 3072 фунтов, и на те, у которых вес больше или равен 3072 фунтам; для всех автомобилей весом более 3072 фунтов делается дополнительное разделение между автомобилями с модельным годом менее 77,5 (т. е. произведенными после июня 1977 года) и автомобилями с модельным годом больше или равным 77.5.

Представления дерева решений

Дерево решений представляет собой процесс рекурсивного деления пространства признаков с помощью ортогональных разбиений. На следующем изображении каждый узел (справа) соответствует подмножеству наблюдений за автомобилем в их пространстве характеристик (слева). Первое ортогональное разбиение — это синяя линия, оно соответствует разбиению корневого узла дерева решений. Коричневая линия — это второе разделение, которое дополнительно разделяет пространство функций в области, где вес> = 3072 фунта.

Построение дерева решений

Различные типы деревьев решений

Существует два типа деревьев решений: классификация и регрессия. Деревья классификации предсказывают класс с помощью системы голосования, где побеждает класс большинства в листовом узле; Деревья регрессии предсказывают числовое значение, вычисленное на основе распределения цели в узле. Помимо задач регрессии, деревья регрессии также могут использоваться для решения задач классификации.

h3O, по сути, использует только деревья регрессии для всех классов задач (т.е. бинарный, мультиклассовый или регрессионный). Для бинарной или мультиклассовой классификации h3O применяет подход «один против всех».

Почему дерево решений перестает расти

Пользователь должен указать набор критериев остановки, при которых дерево перестанет расти. Эти критерии остановки включают в себя: определенную глубину (т. Е. Это дерево может иметь только 3 уровня), минимальное количество наблюдений на узел (т. Е. Должно быть не менее 6 наблюдений, чтобы этот узел снова разделился) и метрику потерь для которые каждое разбиение должно приводить к минимальному улучшению (т.е., новое разделение должно привести к увеличению AUC как минимум на 0,01).

Разделение на основе квадратичной ошибки

В отношении измерения примесей принимается раздельное решение. В h3O, поскольку мы строим деревья распределенной регрессии, мы выбираем «лучшую» точку разделения — функцию с заданным значением — на основе квадрата ошибки.

Решение о том, по какому признаку разделить, зависит от того, какой из признаков в наибольшей степени уменьшает квадратичную ошибку узла. На приведенном выше изображении показано, что разделение 12 наблюдений набора данных автомобиля в корневом узле функции весов больше всего снижает квадратичную ошибку.Затем разделение тех наблюдений, у которых вес больше или равен 3072 фунта, на год <или> = 77,5 дает следующее наибольшее улучшение квадратичной ошибки. Причина, по которой это дерево решений не продолжает расти, заключается в том, что его максимальная глубина была ограничена двумя, а его минимальное количество наблюдений строк для разделения было ограничено шестью. (Вот почему самый левый узел не содержит другого решения о разделении.)

Графики важности характеристик (также известной как переменная важность)

На следующем рисунке показана важность переменной для GBM, но расчет будет таким же для распределенного случайного леса.Хотя можно получить исходную важность переменной для каждой функции, h3O отображает важность каждой функции после ее масштабирования от 0 до 1.

Расчет значимости переменной (GBM и DRF)

Важность переменной определяется путем вычисления относительного влияния каждой переменной: была ли эта переменная выбрана для разделения во время процесса построения дерева, и насколько увеличилась (уменьшилась) квадратичная ошибка (по всем деревьям) в результате.

Каждый раз, когда h3O разделяет узел на основе числового или категориального признака, приписываемое ему уменьшение квадратичной ошибки является разницей в квадрате ошибки между этим узлом и его дочерними узлами.2 \ вправо] \ раз N \]

Примечание : Для простоты мы опустили веса в приведенных выше уравнениях. На самом деле h3O включает веса при вычислении квадрата ошибки.

Древовидные алгоритмы

До сих пор мы визуализировали, как работает единое дерево решений. Затем мы визуализируем методы ансамбля на основе дерева.

ГБМ

Машина с градиентным ускорением — это модель, которая последовательно обучает деревья решений. Каждое дерево решений построено на ошибках предыдущего дерева.(Первое дерево построено на ошибках инициализированного прогноза — на основе распределения столбца ответов — и фактического значения ответа каждого наблюдения.)

DRF

Распределенный случайный лес — это модель, которая параллельно обучает множество деревьев решений, а затем усредняет их результаты.

XGBoost

Переменные значения вычисляются из прироста их соответствующих функций потерь во время построения дерева. h3O использует квадратичную ошибку, а XGBoost использует более сложную ошибку, основанную на градиенте и гессиане.

Алгоритмы, не основанные на деревьях

Теперь мы рассмотрим, как алгоритмы, не основанные на деревьях, вычисляют важность переменных.

Глубокое обучение

Важность переменной рассчитывается по методу Гедеона.

GLM / GAM

Важность переменной представляет собой величину коэффициентов. Стандартизированные коэффициенты возвращаются, если включена опция стандартизировать (по умолчанию). Это веса предикторов стандартизованных данных, которые включены только в информационных целях, например, для сравнения относительной важности переменных.

Полное руководство по деревьям решений | автор: Диего Лопес Исе

Все, что вам нужно знать о лучшем алгоритме машинного обучения

Фотография Хелены Герц на Unsplash

Вначале машинное обучение (ML) может показаться пугающим. Такие термины, как «градиентный спуск», «скрытое распределение Дирихле» или «сверточный слой», могут напугать множество людей. Но есть дружественные способы войти в дисциплину, и я думаю, что начать с деревьев решений — это мудрое решение.

Деревья решений

(DT), вероятно, являются одними из самых полезных алгоритмов контролируемого обучения . В отличие от обучения без учителя (где нет выходной переменной для управления процессом обучения, а данные исследуются алгоритмами для поиска закономерностей), в контролируемом обучении ваши существующие данные уже помечены, и вы знаете, какое поведение вы хотите предсказать в новые данные, которые вы получаете. Это тип алгоритмов, которые беспилотные автомобили используют для распознавания пешеходов и объектов, или используют организации для оценки ценности жизни клиентов и их оттока.

В некотором смысле контролируемое обучение похоже на обучение с учителем, а затем применение этих знаний к новым данным.

DT — это алгоритмы машинного обучения, которые постепенно разделяют наборы данных на более мелкие группы данных на основе описательной функции, пока они не достигнут наборов, которые достаточно малы, чтобы их можно было описать какой-то меткой . Они требуют, чтобы у вас были данные, которые помечены (помечены одной или несколькими метками, например, название растения на изображениях растений), поэтому они пытаются маркировать новые данные на основе этих знаний.

Алгоритмы

DT идеально подходят для решения проблем классификации (где машины сортируют данные по классам , например, является ли электронное письмо спамом или нет) и регрессии (где машины прогнозируют значений , например, цену собственности). Деревья регрессии используются, когда зависимая переменная является непрерывной или количественной (например, если мы хотим оценить вероятность того, что клиент не выполнит обязательства по ссуде), а деревья классификации используются, когда зависимая переменная является категориальной или качественной (например,грамм. если мы хотим оценить группу крови человека).

Важность DT зависит от того факта, что они имеют множество приложений в реальном мире. Являясь одним из наиболее часто используемых алгоритмов в ML, они применяются для различных функций в нескольких отраслях:

• DT используются в отрасли здравоохранения для улучшения скрининга положительных случаев при раннем обнаружении когнитивных нарушений , а также определить основные факторы риска развития деменции в будущем.
• София , робот, который был сделан гражданином Саудовской Аравии, использует алгоритмы DT для общения с людьми. Фактически, чат-ботов , которые используют эти алгоритмы, уже приносят пользу в таких отраслях, как медицинское страхование, собирая данные от клиентов с помощью инновационных опросов и дружеских чатов. Google недавно приобрела Onward , компанию, которая использует DT для разработки чат-ботов, которые исключительно функциональны для обеспечения обслуживания клиентов мирового класса, и Amazon инвестирует в том же направлении, чтобы быстро направить клиентов на путь решения проблемы.
• Можно предсказать наиболее вероятные причины нарушения лесов, такие как лесные пожары, вырубка лесных плантаций, крупное или мелкое сельское хозяйство и урбанизация, обучив DT распознавать различные причины потери леса по спутниковым снимкам. КД и спутниковые изображения также используются в сельском хозяйстве для классификации различных типов сельскохозяйственных культур и определения их фенологических стадий.
• DT — отличные инструменты для анализа тональности текстов и выявления стоящих за ними эмоций. Анализ настроений — это мощный метод, который может помочь организациям узнать о выборе клиентов и их факторах принятия решений.
• В Науки об окружающей среде DT могут помочь определить лучшую стратегию борьбы с инвазивными видами, начиная от искоренения до локализации и смягчения распространения.
• DT также используются для улучшения обнаружения финансового мошенничества . MIT показал, что он может значительно улучшить производительность альтернативных моделей машинного обучения, используя DT, которые были обучены с несколькими источниками необработанных данных, чтобы найти шаблоны транзакций и кредитных карт, которые соответствуют случаям мошенничества.

DT чрезвычайно популярны по разным причинам, и их интерпретируемость, вероятно, является их самым важным преимуществом. Их можно очень быстро обучить, и их легко понять, что открывает их возможности далеко за пределы научных границ. В настоящее время DT очень популярны в бизнес-среде, и их использование также распространяется на гражданские области, где некоторые приложения вызывают большие опасения.

Фирма Sesame Credit (компания, аффилированная с Alibaba) использует DT и другие алгоритмы для создания системы социальной оценки, принимая во внимание различные факторы, такие как пунктуальность оплаты счетов и другие действия в Интернете.Преимущества хорошей «оценки кунжута» в Китае варьируются от большей заметности на сайтах знакомств до пропуска очереди, если вам нужно обратиться к врачу. На самом деле, после того, как китайское правительство объявило, что применит свою так называемую систему социального кредита к рейсам и поездам и не позволит людям, совершившим правонарушения, пользоваться таким транспортом на срок до года, есть опасения, что эта система в конечном итоге создаст систему массивный «Большой брат, поддерживаемый ML».

В фильме « Bandersnatch » (отдельный эпизод «Черного зеркала» от Netflix) зритель может интерактивно выбирать различные пути повествования и достигать различных сюжетных линий и концовок.За повествованием фильма скрывается сложный набор решений, который позволяет зрителям перемещаться в своего рода режиме «Выбери свое приключение», для которого Netflix пришлось разработать способ загрузки нескольких версий каждой сцены, представляя ее простым способом. . На практике продюсеры Netflix сегментировали фильм и устанавливали разные точки ветвления, по которым зритель мог пройти, и получали разные результаты. Другими словами, это похоже на построение DT.

DT состоят из узлов, ветвей и листьев.Каждый узел представляет атрибут (или функцию), каждая ветвь представляет правило (или решение), а каждый лист представляет результат. Глубина Дерева определяется количеством уровней, не включая корневой узел.

В этом примере двухуровневое ОУ.

ОУ применяют нисходящий подход к данным, так что при заданном наборе данных они пытаются сгруппировать и пометить наблюдения, которые похожи между ними, и искать лучшие правила, которые разделяют наблюдения, которые не похожи между ними, до тех пор, пока они не достигнут определенная степень сходства.

Они используют многоуровневый процесс разделения, где на каждом уровне они пытаются разделить данные на две или более групп, чтобы данные, попадающие в одну группу, были наиболее похожи друг на друга (однородность , ), а группы как можно более отличающиеся друг от друга (, неоднородность ).

Разделение может быть двоичным (который разбивает каждый узел на не более двух подгрупп и пытается найти оптимальное разбиение) или multiway (который разбивает каждый узел на несколько подгрупп, используя столько разделов, сколько существующих различных значений).На практике обычно встречаются DT с двоичными разбиениями, но важно знать, что многостороннее разбиение имеет некоторые преимущества. Многостороннее разбиение исчерпывает всю информацию в номинальном атрибуте, что означает, что атрибут редко встречается более одного раза на любом пути от корня до листа, что упрощает понимание DT. Фактически, может случиться так, что лучший способ разделить данные — найти набор интервалов для данной функции, а затем разделить эти данные на несколько групп на основе этих интервалов.

С левой стороны ОУ с двоичным разбиением, в отличие от ОУ с многосторонним разбиением справа.

В двухмерных терминах (с использованием только двух переменных) DT разделяют вселенную данных на набор прямоугольников и помещают модель в каждый из этих прямоугольников. Они просты, но эффективны и являются отличным инструментом для специалистов по данным.

На правом рисунке показано разделение двумерного пространства данных, созданное ОУ слева (двоичное разделение). Однако на практике DT используют множество переменных (обычно более двух).

Каждый узел в DT действует как тестовый пример для некоторого условия, и каждая ветвь, спускающаяся от этого узла, соответствует одному из возможных ответов на этот тестовый пример.

По мере увеличения количества разбиений в ОД их сложность возрастает. В общем, более простые ОУ предпочтительнее сверхсложных, поскольку их легче понять и они с меньшей вероятностью переоборудуются.

Переобучение относится к модели, которая изучает обучающие данные (данные, которые она использует для обучения) настолько хорошо, что у нее возникают проблемы с обобщением на новые (невидимые) данные.

Другими словами, модель изучает детали и шум (нерелевантную информацию или случайность в наборе данных) в обучающих данных до такой степени, что это отрицательно влияет на производительность модели для новых данных. Это означает, что шум или случайные колебания в обучающих данных воспринимаются и изучаются моделью как концепции.

В то время как черная линия хорошо соответствует данным, зеленая линия перевыполняется.

В этом состоянии ваша модель отлично работает с данными, которые вы предоставляете заранее, но когда вы открываете ту же модель новым данным, она выходит из строя.Он не может повторить свою детально проработанную работу.

Итак, как избежать переобучения в DT? Вам нужно исключить ветви, которые слишком точно соответствуют данным. Вам нужно ОУ, которое может обобщать и хорошо работать с новыми данными, даже если это может означать потерю точности обучающих данных. Всегда лучше избегать DT-модели, которая изучает и повторяет определенные детали, как попугай, и попытаться разработать такую, которая обладает мощностью и гибкостью, чтобы иметь достойную производительность на новых данных, которые вы ему предоставляете.

Сокращение — это метод, используемый для устранения переобучения, который уменьшает размер DT за счет удаления участков Дерева, которые не обеспечивают возможности прогнозирования или классификации.

Целью этой процедуры является снижение сложности и повышение точности за счет уменьшения эффектов переобучения и удаления участков DT, которые могут быть основаны на зашумленных или ошибочных данных. Есть две разные стратегии для выполнения сокращения на DT:

• Pre-prune: Когда вы прекращаете увеличивать количество ветвей DT, когда информация становится ненадежной.
• После обрезки: Когда вы берете полностью выросшее ОУ и затем удаляете листовые узлы, только если это приводит к лучшей производительности модели. Таким образом, вы перестанете удалять узлы, если дальнейшие улучшения сделать невозможно.

Пример неотрезанного DT, взятый из DataCamp

Таким образом, большое DT, которое правильно классифицирует или предсказывает каждый пример обучающих данных, может быть не так хорошо, как меньшее, которое не подходит для всего обучения данные отлично.

Теперь вы можете спросить себя: как DT узнают, какие функции выбрать и как разделить данные? Чтобы понять это, нам нужно вдаваться в некоторые детали.

Все DT выполняют в основном одну и ту же задачу: они проверяют все атрибуты набора данных, чтобы найти те, которые дают наилучший результат, путем разделения данных на подгруппы. Они выполняют эту задачу рекурсивно, разделяя подгруппы на все меньшие и меньшие единицы, пока Дерево не будет завершено (остановлено по определенным критериям).

Это решение о разделении сильно влияет на точность и производительность Дерева, и для этого решения DT могут использовать различных алгоритмов , которые отличаются возможной структурой Дерева (например, количеством разделений на узел), критериями на как выполнять шпагат и когда его прекращать.

Итак, как мы можем определить, какие атрибуты разделять, когда и как их разделять? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны рассмотреть основные алгоритмы DT:

CHAID

Автоматическое обнаружение взаимодействия по критерию хи-квадрат (CHAID) — один из старейших методов алгоритмов DT, который создает multiway DT (разбиение может иметь более двух ветвей). ) подходит для задач классификации и регрессии.При построении деревьев классификации (где зависимая переменная является категориальной по своей природе) CHAID полагается на тесты независимости хи-квадрат для определения наилучшего разделения на каждом шаге. Тесты хи-квадрат проверяют, существует ли связь между двумя переменными, и применяются на каждом этапе DT, чтобы гарантировать, что каждая ветвь в значительной степени связана со статистически значимым предиктором переменной ответа.

Другими словами, он выбирает независимую переменную, которая имеет самое сильное взаимодействие с зависимой переменной.

Кроме того, категории каждого предиктора объединяются, если они не сильно отличаются друг от друга по отношению к зависимой переменной. В случае деревьев регрессии (где зависимая переменная является непрерывной), CHAID полагается на F-тестов (вместо тестов хи-квадрат) для вычисления разницы между двумя средними значениями генеральной совокупности. Если F-тест является значимым, создается новый раздел (дочерний узел) (что означает, что раздел статистически отличается от родительского узла).С другой стороны, если результат F-теста между целевыми средними значениями не имеет значения, категории объединяются в один узел.

CHAID не заменяет отсутствующие значения и обрабатывает их как единый класс, который при необходимости может сливаться с другим классом. Он также производит DT, которые имеют тенденцию быть более широкими, чем более глубокими (многосторонняя характеристика), которые могут быть нереально короткими и трудными для соответствия реальным условиям ведения бизнеса. Кроме того, у него нет функции обрезки.

Несмотря на то, что CHAID не самый мощный (с точки зрения обнаружения минимально возможных различий) или самый быстрый алгоритм DT, он прост в управлении, гибок и может быть очень полезным.

Вы можете найти реализацию CHAID с R по этой ссылке

CART

CART — это алгоритм DT, который создает двоичных Классификация или Regression Trees, в зависимости от того, является ли зависимая (или целевая) переменная категориальной или числовой соответственно. Он обрабатывает данные в необработанном виде (без предварительной обработки) и может использовать одни и те же переменные более одного раза в разных частях одного и того же DT, что может выявить сложные взаимозависимости между наборами переменных.

В случае деревьев классификации алгоритм CART использует метрику под названием Gini Impurity для создания точек принятия решений для задач классификации. Примесь Джини дает представление о том, насколько тонким является разделение (мера «чистоты» узла), по тому, насколько смешаны классы в двух группах, созданных в результате разделения. Когда все наблюдения относятся к одному и тому же ярлыку, существует идеальная классификация и значение примеси Джини 0 (минимальное значение). С другой стороны, когда все наблюдения равномерно распределены между разными лейблами, мы сталкиваемся с наихудшим результатом разделения и значением примеси Джини, равным 1 (максимальное значение).

С левой стороны высокое значение примеси Джини приводит к плохим характеристикам расщепления. С правой стороны, низкое значение примеси Джини обеспечивает почти идеальное разбиение

В случае деревьев регрессии алгоритм CART ищет разбиения, которые минимизируют наименьшее квадратичное отклонение (LSD) , выбирая разделы, которые минимизируют результат по всем возможным вариантам. Метрика LSD (иногда называемая «уменьшением дисперсии») минимизирует сумму квадратов расстояний (или отклонений) между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями.Разница между предсказанными и наблюдаемыми значениями называется «остатком», что означает, что LSD выбирает оценки параметров таким образом, чтобы сумма квадратов остатков была минимальной.

LSD хорошо подходит для метрических данных и может правильно захватывать больше информации о качестве разделения, чем другие алгоритмы.

Идея алгоритма CART заключается в создании последовательности DT, каждое из которых является кандидатом на роль «оптимального дерева». Это оптимальное дерево определяется путем оценки производительности каждого дерева с помощью тестирования (с использованием новых данных, которые DT никогда раньше не видел) или выполнения перекрестной проверки (разделение набора данных на количество складок «k» и выполнение тестирования на каждой складке).

CART не использует внутренний показатель производительности для выбора дерева. Вместо этого производительность DT всегда измеряется посредством тестирования или перекрестной проверки, и выбор дерева продолжается только после того, как эта оценка была сделана.

ID3

Итеративный дихотомизатор 3 (ID3) — это алгоритм DT, который в основном используется для создания деревьев классификации . Поскольку построение деревьев регрессии на необработанных данных не оказалось настолько эффективным, ID3 в основном используется для задач классификации (хотя некоторые методы, такие как построение числовых интервалов, могут улучшить его производительность на деревьях регрессии).

ID3 разделяет атрибуты данных (дихотомия), чтобы найти наиболее доминирующие функции, выполняя этот процесс итеративно для выбора узлов DT по принципу «сверху вниз».

Для процесса разделения ID3 использует метрику Information Gain для выбора наиболее полезных атрибутов для классификации. Прирост информации — это концепция, извлеченная из теории информации, которая относится к снижению уровня случайности в наборе данных: в основном она измеряет, сколько «информации» дает нам функция о классе.ID3 всегда будет пытаться максимизировать эту метрику, что означает, что атрибут с наивысшим информационным усилением будет разделен первым.

Прирост информации напрямую связан с концепцией энтропии , которая является мерой степени неопределенности или случайности в данных. Значения энтропии варьируются от 0 (когда все члены принадлежат к одному классу или выборка полностью однородна) до 1 (когда есть идеальная случайность или непредсказуемость, или выборка разделена поровну).

Вы можете думать так: если вы хотите сделать беспристрастный подбрасывание монеты, будет полная случайность или значение энтропии, равное 1 («орел» и «решка» одинаково похожи, с вероятностью 0,5 каждый) . С другой стороны, если вы подбрасываете монету, например, с монетой, имеющей «решки» с обеих сторон, случайность удаляется из события и значение энтропии равно 0 (вероятность получить «решки» возрастет до 1, и вероятность «орлов» упадет до 0).

На этом графике вы можете увидеть взаимосвязь между энтропией и вероятностью подбрасывания различных монет.На самом высоком уровне энтропии вероятность выпадения «решки» равна вероятности выпадения «орла» (по 0,5 каждого), и мы сталкиваемся с полной неопределенностью. Энтропия напрямую связана с вероятностью события. Пример взят из Исключение нулевого указателя

Это важно, потому что информационное усиление — это уменьшение энтропии , и для узла DT выбирается атрибут, который дает наибольшее информационное усиление.

Но у ID3 есть некоторые недостатки: он не может обрабатывать числовые атрибуты или пропущенные значения, что может представлять серьезные ограничения.

C4.5

C4.5 является преемником ID3 и представляет собой улучшение в нескольких аспектах. C4.5 может обрабатывать как непрерывные, так и категориальные данные, что делает его подходящим для создания Regression и Classification Trees . Кроме того, он может обрабатывать отсутствующие значения, игнорируя экземпляры, которые включают несуществующие данные.

В отличие от ID3 (который использует информационное усиление в качестве критерия разделения), C4.5 использует коэффициент усиления для процесса разделения. Коэффициент усиления — это модификация концепции информационного усиления, которая снижает смещение на DT с огромным количеством ветвей, принимая во внимание количество и размер ветвей при выборе атрибута.Поскольку информационное усиление демонстрирует несправедливый фаворитизм по отношению к атрибутам с множеством результатов, коэффициент прироста корректирует эту тенденцию, учитывая внутреннюю информацию каждого разделения (он в основном «нормализует» информационный прирост, используя значение разделенной информации). Таким образом, атрибут с максимальным коэффициентом усиления выбирается в качестве атрибута разделения .

Кроме того, C4.5 включает метод под названием windowing , который изначально был разработан для преодоления ограничений памяти более ранних компьютеров. Windowing означает, что алгоритм случайным образом выбирает подмножество обучающих данных (называемое «окном») и строит DT из этого выбора. Это ОУ затем используется для классификации оставшихся обучающих данных, и если оно выполняет правильную классификацию, ОУ завершается. В противном случае все неправильно классифицированные точки данных добавляются в окна, и цикл повторяется до тех пор, пока каждый экземпляр в обучающем наборе не будет правильно классифицирован текущим DT. Этот метод обычно приводит к более точным DT, чем те, которые создаются стандартным процессом, из-за использования рандомизации, поскольку он захватывает все «редкие» экземпляры вместе с достаточным количеством «обычных» случаев.

Другая возможность C4.5 состоит в том, что он может сокращать DT.

Метод отсечения C4.5 основан на оценке частоты ошибок каждого внутреннего узла и замене его листовым узлом, если расчетная ошибка листа ниже. Проще говоря, если алгоритм оценивает, что DT будет более точным, если «дочерние элементы» узла будут удалены и этот узел станет листовым узлом, то C4.5 удалит эти дочерние узлы.

Последняя версия этого алгоритма называется C5.0, который был выпущен под собственной лицензией и представляет некоторые улучшения по сравнению с C4.5, например:

• Повышенная скорость: C5.0 значительно быстрее, чем C4.5 (на несколько порядков).
• Использование памяти: C5.0 более эффективен с точки зрения памяти, чем C4.5.
• Переменные затраты на неправильную классификацию: в C4.5 все ошибки рассматриваются как равные, но в практических приложениях одни ошибки классификации более серьезны, чем другие. C5.0 позволяет определять отдельную стоимость для каждой пары прогнозируемых / фактических классов.
• Меньшие деревья решений: C5.0 дает результаты, аналогичные C4.5, со значительно меньшими DT.
• Дополнительные типы данных: C5.0 может работать с датами, временем и позволяет отмечать значения как «неприменимые».
• Отсев: C5.0 может автоматически отсеивать атрибуты перед построением классификатора, отбрасывая те, которые могут быть бесполезными или казаться несущественными.

Вы можете найти сравнение между C4.5 и C5.0 здесь

Несомненно, у DT много преимуществ.Благодаря своей простоте и простоте понимания и реализации, они широко используются для различных решений в большом количестве отраслей. Но также нужно знать о его недостатках.

DT имеют тенденцию к переоснащению по своим обучающим данным, что приводит к плохой работе, если ранее показанные им данные не соответствуют тем, что они показывают позже.

Они также страдают от высокой дисперсии , что означает, что небольшое изменение данных может привести к совсем другому набору разбиений, что несколько усложняет интерпретацию.Они страдают от присущей им нестабильности, поскольку из-за их иерархической природы эффект ошибки в верхних разделениях распространяется вниз на все расположенные ниже разделения.

В классификационных деревьях последствия неправильной классификации наблюдений более серьезны для одних классов , чем для других. Например, вероятно, хуже предсказать, что у человека не будет сердечного приступа, когда он / она на самом деле будет, чем наоборот. Эта проблема смягчается в таких алгоритмах, как C5.0, но остается серьезной проблемой в других.

DT также могут создавать смещенных деревьев , если одни классы доминируют над другими. Это проблема несбалансированных наборов данных (где разные классы в наборе данных имеют разное количество наблюдений), и в этом случае рекомендуется сбалансировать набор данных перед построением DT.

В случае деревьев регрессии DT могут прогнозировать только в пределах диапазона значений, которые они создали, на основе данных, которые они видели ранее, что означает, что они имеют границ для значений, которые они могут произвести .

На каждом уровне ОУ ищут наилучшее возможное разделение, чтобы оптимизировать соответствующие критерии разделения.

Но алгоритмы разделения DT не могут видеть далеко за пределами текущего уровня, на котором они работают (они «жадные» ), что означает, что они ищут локально оптимальный, а не глобально оптимальный на каждом этапе.

Алгоритмы DT увеличивают деревья по одному узлу за раз в соответствии с некоторыми критериями разделения и не реализуют какой-либо метод отслеживания с возвратом.

Но вот и хорошие новости: есть разные стратегии для преодоления этих недостатков. Ансамблевые методы объединяют несколько DT для повышения производительности отдельных DT и являются отличным ресурсом для решения уже описанных проблем. Идея состоит в том, чтобы обучить несколько моделей с использованием одного и того же алгоритма обучения для достижения превосходных результатов.

Вероятно, 2 наиболее распространенных метода выполнения ансамблевых DT — это Bagging и Boosting .

Бэггинг (или агрегирование начальной загрузки) используется, когда целью является уменьшение дисперсии DT. Отклонение связано с тем, что DT могут быть весьма нестабильными, поскольку небольшие вариации в данных могут привести к созданию совершенно другого дерева. Итак, идея Bagging состоит в том, чтобы решить эту проблему путем создания параллельно случайных подмножеств данных (из обучающих данных), где любое наблюдение имеет такую ​​же вероятность появления в новом подмножестве данных. Затем каждый набор данных подмножества используется для обучения DT, в результате чего получается ансамбль различных DT.Наконец, используется среднее значение всех прогнозов этих различных DT, что дает более надежную производительность, чем отдельные DT. Random Forest — это расширение над Bagging, которое делает один дополнительный шаг: помимо случайного подмножества данных, он также принимает случайный выбор функций, а не использует все функции для роста DT.

Повышение — это еще один метод, который создает набор предикторов для уменьшения дисперсии DT, но с другим подходом.Он использует последовательный метод , в котором он соответствует последовательному DTS, и на каждом шаге пытается уменьшить количество ошибок из предыдущего Дерева. С помощью методов повышения каждый классификатор обучается на данных с учетом предыдущего успеха классификатора. После каждого шага тренировки веса перераспределяются в зависимости от предыдущего результата. Таким образом, неверно классифицированные данные увеличивают свой вес , чтобы выделить наиболее сложные случаи, чтобы последующие DT сосредоточились на них на этапе обучения и повысили их точность.В отличие от бэггинга, в Boosting наблюдения взвешиваются, поэтому некоторые из них будут чаще участвовать в новых подмножествах данных. В результате этого процесса комбинация целых наборов улучшает характеристики DT.

В Boosting есть несколько альтернатив для определения весов, которые будут использоваться на этапах обучения и классификации (например, Gradient Boost, XGBoost, AdaBoost и другие).

Описание сходства и различий между обоими методами можно найти здесь

Дерево решений в R: Пошаговое руководство

# Проверить количество строк и столбцов
dim (mydata)

# Сделать зависимую переменную как фактор (категориальный)
mydata $ Creditability = as.factor (mydata $ Creditability)

# Разделить данные на обучение (70%) и проверку (30%)
dt = sort (sample (nrow (mydata), nrow (mydata) *. 7))
train <-mydata [ dt,]
val <-mydata [-dt,] # Проверить количество строк в наборе обучающих данных
nrow (train)

# Для просмотра набора данных
edit (train)

# Библиотека модели дерева решений
(rpart)
mtree <- rpart (Creditability ~., Data = train, method = "class", control = rpart.control (minsplit = 20, minbucket = 7, maxdepth = 10, usesurrogate = 2, xval = 10))

mtree

#Plot tree
plot (mtree)
text (mtree)

#Beautify tree
library (rattle)
library (rpart.plot)
library (RColorBrewer)

# view1
prp (mtree, faclen = 0, cex = 0.8, extra = 1)

# view2 — общее количество на каждом узле
tot_count <- function (x, labs, digits, varlen)
{paste (labs, «\ n \ nn =», x $ frame $ n)}

prp (mtree, faclen = 0, cex = 0.8, node.fun = tot_count)

# view3- fancy Plot
rattle ()
fancyRpartPlot (mtree)

###########################
######## Обрезка # ############
###########################

printcp (mtree)
bestcp < - mtree $ cptable [который.min (mtree $ cptable [, "xerror"]), "CP"]

# Обрезать дерево, используя лучший cp.
pruned <- prune (mtree, cp = bestcp)

# Построить обрезанное дерево
prp (pruned, faclen = 0, cex = 0.8, extra = 1)

# матрица путаницы (обучающие данные)
conf.matrix <- table (train $ Creditability, pred (pruned, type = "class"))
rownames (conf.matrix) <- paste ("Actual", rownames (conf.matrix), sep = ":")
colnames (conf. matrix) <- paste ("Pred", colnames (conf.matrix), sep = ":")
print (conf.матрица)

#Scoring
library (ROCR)
val1 = pred (pruned, val, type = «prob»)
#Storing Model Performance Scores
pred_val <-prediction (val1 [, 2], val $ Creditability)

# Расчет площади под кривой
perf_val <- performance (pred_val, "auc")
perf_val

# Построение графика кривой подъема
(performance (pred_val, measure = «lift», x.measure = «rpp»), colorize = TRUE )

# Расчет числа истинно положительных и ложных положительных результатов
perf_val <- performance (pred_val, "tpr", "fpr")

# Постройте график кривой ROC
(perf_val, col = «green», lwd = 1.5)

# Расчет статистики KS
ks1.tree <- max (attr (perf_val, "y.values") [[1]] - (attr (perf_val, "x.values") [[1]]))
ks1.tree

Лазание по деревьям Лазурный берег | Приключенческая тропа среди деревьев Вар

Лазание по деревьям

Деревья на побережье Средиземного моря приветствуют вас в Ле-Пюже-сюр-Аржан во время путешествия с вершины на вершину.

Департамент Вар — один из самых лесных районов Франции.Поэтому ожидается, что многие мероприятия будут проходить в сельской местности этого богатого провансальского направления. Лазание по деревьям — это в первую очередь деятельность в лесу. Парк для лазания по деревьям Oxygène Évasion простирается в сосновом лесу площадью 20 000 м², где особенно растут зонтичные сосны. Этот акробатический курс на деревьях идеально подходит, чтобы разбудить спящего в вас искателя приключений. Действительно, он повышает уровень адреналина, но особенно способствует соединению с природой. Это идеальное место для отличного семейного приключения.Парк расположен в Пюже-сюр-Аржан, всего в 6,6 км к югу от кемпинга Holiday Green, менее чем в 10 минутах езды на машине. Oxygène Evasion предлагает в общей сложности 9 полей, каждый со своей спецификой, с более чем 125 играми и препятствиями на деревьях. Мы цитируем, например, курс с включенным Tyrolienne или черный курс для сильнейших. Для детей курс оуистити расположен на высоте 1–3 м над землей. Помимо зиплайнов, эти акробатические курсы включают в себя различные этапы, такие как стены для лазания, бочки, туннели, лианы и многое другое.Эти курсы, безусловно, очень безопасны, и все желающие должны носить шлем до прибытия на землю. Оборудование современное и качественное, а умные карабины созданы, чтобы сделать курс еще более приятным. Помимо лазания по деревьям, в этом гигантском парке также предлагаются другие развлечения, такие как пейнтбол с современным оборудованием и лабиринт. Есть 90 мастерских, от зиплайнов до обезьяньих мостиков, детских площадок и развлечений для малышей.Поэтому лучше всего посвятить целый день тому, чтобы получить максимум удовольствия, и особенно попробовать все. Снек-бар с кафе-мороженым, пиццерией и магазином сэндвичей есть, если у вас есть небольшая дупло. Парк Oxygène Evasion, доступный с апреля по сентябрь, представляет собой игровую площадку под открытым небом и райское место для развлечений как для детей, так и для взрослых.

Показать содержание

Обзор деревьев — Руководство по деревьям на arborday.org

Узнайте о более чем 200 деревьях и кустарниках.Записи перечислены в алфавитном порядке по общему имени. Щелкните заголовок другой категории, чтобы отсортировать список в алфавитном порядке по этой категории.

, Малый домашний ‘Lodi’ Сосна обыкновенная Сосна обыкновенная, Ульмус американский ‘Princeton’, Juglans regia ‘Карпатский’

Общее название	Научное название	Фамилия
Abelia, глянцевый	Абелия крупноцветковая	Caprifoliaceae
Александрина Магнолия	Magnolia x soulangeana ‘Alexandrina’
Миндаль, карликовый русский	Prunus tenella	Rosaceae
Миндаль, Холлс Харди	Prunus dulcis	Rosaceae
Энн Магнолия	Магнолия лилифлора ‘Nigra’ x звездчатая ‘Rosea’
Apache Blackberry	Rubus canadensis
Apple, Braeburn	Malus domestica ‘Braeburn’	Rosaceae
Яблоко раннего урожая	Malus domestica ‘Early Harvest’	Rosaceae
Apple, Fuji	Malus pumila ‘Fuji’	Rosaceae
Apple, Gala	Malus domestica ‘Gala’	Rosaceae
Яблоко, Ханикрисп	Malus domestica ‘Honeycrisp’	Rosaceae
Яблоко, Лоди	Malus domestica ‘Lodi’	Rosaceae
Яблоко, Pink Lady	Malus domestica ‘Cripps Pink’	Rosaceae
Яблоко, Red Delicious	Malus domestica ‘Red Delicious’	Rosaceae
Apple, Красный Джонатан	Malus domestica ‘Red Jonathan’	Rosaceae
Apple, Stayman Winesap	Malus domestica ‘Stayman Winesap’	Rosaceae
Яблоко, Yellow Delicious	Malus domestica ‘Yellow Delicious’	Rosaceae
Абрикос, ранний золотой	Prunus armeniaca	Rosaceae
Абрикос, Мурпарк	Prunus armeniaca	Rosaceae
Арборвиты американские	Туя западная	Cupressaceae
Arborvitae, Изумруд	Thuja occidentalis ‘Emera	Cupressaceae
Arborvitae, Изумруд	Туя западная ‘Изумрудная’	Cupressaceae
Arborvitae, Золотой Глобус	Thuja occidentalis ‘Golden Globe’>	Cupressaceae
Туи, Green Giant	Thuja standishii x plicata ‘Green Giant’	Cupressaceae
Туи, Green Giant	Thuja standishii x plicata ‘Green Giant’	Cupressaceae
Arborvitae, Nigra American	Туя западная ‘Nigra’	Cupressaceae
Arborvitae, Woodward Globe	Туя западная ‘Woodwardi’	Cupressaceae
Ясень, зеленый	Fraxinus pennsylvanica	Oleaceae
Ясень, Белый	Fraxinus americana	Oleaceae
Осина, Землетрясение	Populus tremuloides	Salicaceae
Осина, Землетрясение	Populus tremuloides	Salicaceae
Клен Осенний Блейз	Acer x freemanii «Autumn Blaze»
Azaleas Mollis Hybrid, оранжевый	Rhododendron x kosteranum	Вересковые
Azaleas Mollis Hybrid, розовый	Rhododendron x kosteranum	Вересковые
Azaleas Mollis Hybrid, красный	Rhododendron x kosteranum	Вересковые
Azaleas Mollis Hybrid, белый	Rhododendron x kosteranum	Вересковые
Azaleas Mollis Hybrid, желтый	Rhododendron x kosteranum	Вересковые
Азалии, Формоза	Азалия индика ‘Формоза’	Вересковые
Baldcypress	Taxodium distichum	Taxodiaceae
Baldcypress	Taxodium distichum	Taxodiaceae
Beautybush	Callicarpa americana	Caprifoliaceae
Beautybush	Колквиция амабилис	Caprifoliaceae
Бук американский	Фагус крупнолистный	Fagaceae
Бук европейский	Fagus sylvatica	Fagaceae
Berry Heavy® Winterberry	Илекс мутовчатый ‘Spravy’
Береза, Бумага	Betula papyrifera	Betulaceae
Береза, Бумага	Betula papyrifera	Betulaceae
Береза, Речка	Betula nigra	Betulaceae
Береза, Речка	Betula nigra	Betulaceae
Blackberry, Arapaho	Rubus spp.’Арапахо’	Rosaceae
Blueberry, Bluecrop	Vaccinium corymbosum ‘Bluecrop’	Вересковые
Blueberry, Bluecrop	Vaccinium corymbosum	Вересковые
Черника, Рубель	Vaccinium corymbosum	Вересковые
Самшит обыкновенный	Buxus sempervirens	Buxaceae
Самшит, зеленый бархат	Buxus sinica var.insularis x B. sempervirens ‘Green Velvet’	Buxaceae
Самшит корейский	Buxus sinica var. insularis	Buxaceae
Коричневый Индюк Инжир	Ficus carica ‘Brown Turkey’
Buckeye, красный	Aesculus pavia	Hippocastanaceae
Бакай, желтый	Aesculus flava (октандра)	Hippocastanaceae
Втулка бабочка, Blue Chip	Буддлея ‘Blue Chip’ Lo and Beh	Scrophulariaceae
Butternut (Белый орех)	Juglans cinerea	Juglandaceae
Camellia, Sasanqua	Камелия сасанква	Theaceae
Катальпа, Северная	Катальпа особая	Bignoniaceae
Кедр, Атлас	Cedrus atlantica	Pinaceae
Кедр, Деодар	Cedrus deodara	Pinaceae
Кедр, Деодар	Cedrus deodara	Pinaceae
Хиган с вишней, осеннего цветения	Prunus subhirtella var.осенний	Rosaceae
Вишня, Bing	Prunus avium ‘Bing’	Rosaceae
Вишня, черный татарский	Prunus avium ‘Black Tartarian’	Rosaceae
Вишня, Ранний Ричмонд	Prunus cerasus ‘Early Ric	Rosaceae
Вишня, японское цветение (Ёсино)	Prunus x yedoensis	Rosaceae
Вишня, японское цветение (Ёсино)	Prunus x yedoensis	Rosaceae
Cherry, Kanzan	Prunus serrulata ‘Kanzan’	Rosaceae
Cherry, Kanzan	Prunus serrulata ‘Kanza	Rosaceae
Cherry, Montmorency	Prunus cerasus ‘Montmoren	Rosaceae
Cherry, Нанкин	Prunus tomentosa	Rosaceae
Cherry, Purpleleaf Sand	Prunus x cistena	Rosaceae
Cherry, Sargent	Prunus sargentii	Rosaceae
Каштан китайский	Castanea mollissima	Fagaceae
Каштан китайский	Castanea mollissima	Fagaceae
Чикаго Харди Фиг	Фикус carica ‘Chicago Hardy’
Кливлендская груша	Пирс каллериана
Коффитри, Кентукки	Gymnocladus dioicus	Fabaceae
Concolor Пихта	Abies concolor
Крабапл, цветение прерий	Малус ‘Prairifire’	Rosaceae
Crabapple, Sargent	Malus sargentii	Rosaceae
Crabapple, Snowdrift	Малус ‘Snowdrift’	Rosaceae
Crapemyrtle, Common	Лагерстремия индика	Lythraceae
Crapemyrtle, Common	Лагерстремия индика	Lythraceae
Crapemyrtle, Dynamite	Лагерстремия индика ‘Whit II’	Lythraceae
Crapemyrtle, Розовый велюр	Lagerstroemia indica ‘Whi	Lythraceae
Crapemyrtle, Красная ракета	Lagerstroemia indica ‘Whi	Lythraceae
Crapemyrtle, Rhapsody in Pink®	Lagerstroemia indica ‘Whit VIII’ pp # 16616	Lythraceae
Crimson Kisses® Weigela	Weigela x ‘Slingco 1’
Сайпресс, Аризона	Cupressus arizonica	Cupressaceae
Сайпресс, Лейланд	x Cupressocyparis leylandii	Cupressaceae
Сайпресс, Лейланд	x Cupressocyparis leylandii	Cupressaceae
Дахун Холли	Илекс кассин
Date Night ™ Strobe ™ Weigela	Вейгела x ‘WoF / R’ USPPAF, CPBRAF
Дельта Блюз Витекс	Vitex agnus-castus ‘PIIVAC-1 PPAF’
Ива пустыня	Хилопсис linearis	Bignoniaceae
Кизил Облако 9	Cornus florida ‘Cloud 9’	Cornaceae
Кизил серый	Cornus racemosa	Cornaceae
Кизил, Куса (японский)	Cornus kousa	Cornaceae
Кизил розовый	Cornus florida var.рубр	Cornaceae
Кизил розовый	Cornus florida var. рубр	Cornaceae
Кизил красный	Cornus florida var. рубра	Cornaceae
Кизил, красное облако	Cornus florida ‘Red Cloud’	Cornaceae
Кизил Редозье	Cornus sericea	Cornaceae
Кизил, рубиново-красный	Cornus sericea ‘Ruby Red’	Cornaceae
Кизил, Scarlet Fire ®	Cornus kousa ‘Rutpink’	Cornaceae
Кизил, белый	Cornus florida	Cornaceae
Кизил, белый	Cornus florida	Cornaceae
Дугласфир	Псевдоцуга menziesii	Pinaceae
Дугласфир	Псевдоцуга menziesii	Pinaceae
Дугласфир	Псевдоцуга menziesii	Pinaceae
Эбони, Техас	Pithecellobium flexicaule	Fabaceae
Старейшина, американец	Sambucus canadensis	Caprifoliaceae
Вяз, Кедр	Ульмус толстолистный	Ulmaceae
Вяз кружевной коры	Ульмус обыкновенный	Ulmaceae
Эвкалиптовый серебряный доллар	Эвкалипт cinerea
Everlasting® Amethyst Hydrangea	Гортензия крупнолистная ‘Hokomathyst’
Ель, бальзам	Abies balsamea	Pinaceae
Ель благородная	Abies procra	Pinaceae
Ель, белая (Concolor Fir)	Abies concolor	Pinaceae
Форзиция (Forsynthia)	Forsythia x intermedia	Oleaceae
Форзиция (Forsynthia)	Forsythia x intermedia	Oleaceae
Оливковый ароматный чай	Османтус ароматный
Американская стойка Full Speed ​​A Hedge®	Туя западная ‘American Pillar’
Хурма Фуюгаки	Diospyros kaki
Гинкго (Девичье дерево)	Гинкго билоба	Ginkgoaceae
Можжевельник Золотой конус	Можжевельник обыкновенный ‘Gold Cone’
Golden Magic Жасмин Гардения	Гардения жасминоидная ‘Golden Magic’
Голденрейнтри	Koelreuteria paniculata	Sapindaceae
Гренни Смит Яблоко	Malus domestica
Виноград, Катоба	Vitis labrusca ‘Catawba’	Vitaceae
Виноград, Конкорд	Vitis labrusca ‘Конкорд’	Vitaceae
Виноград, Ниагара	Vitis labrusca ‘Niagara’	Vitaceae
Хакберри	Celtis occidentalis	Ulmaceae
Боярышник, Вашингтон	Crataegus phaenopyrum	Rosaceae
Фундук американский	Корил американский	Betulaceae
Hazelnut, Arbor Day Farm	Corylus spp.	Betulaceae
Hemlock, Canadian	Tsuga canadensis	Pinaceae
Hemlock, Canadian	Tsuga canadensis	Pinaceae
Гикори, Shellbark	Carya laciniosa	Juglandaceae
Holiday Ель обыкновенная	Picea abies
Холли, американка	Илекс опака	Aquifoliaceae
Холли, номер Фостера.2	Ilex x attuata ‘Fosteri’	Aquifoliaceae
Honeylocust без шипов	Gleditsia triacanthos form inermis	Fabaceae
Конский каштан	Aesculus hippocastanum	Hippocastanaceae
Гортензия синяя	Гортензия крупнолистная ‘Nikko’	Гортензии
Гортензия синяя	Hydrangea macrophylla ‘Nikko’	Гортензиевые
Гортензия Дуболистная	Гортензия обыкновенная	Гортензии
Гортензия Pee Gee	Гортензия метельчатая ‘G	Гортензиевые
Гортензия Tilt-A-Swirl	Hydrangea macrophylla ‘QUFU’
Можжевельник, Бар-Харбор	Можжевельник горизонтальный ‘B	Cupressaceae
Можжевельник, Янгстаун	Можжевельник горизонтальный ‘Plumo’	Cupressaceae
Гортензия Lavalamp ™ Moonrock ™	Гортензия метельчатая ‘Kolmakilima’
Lavalamp ™ Candelabra ™ Гортензия	Гортензия метельчатая ‘Hpopr013’ USPP27472, CPBRAF
Lavender Lace ™ Black Diamond® Crapemyrtle	Lagerstroemia indica Black Diamond ‘Lavender Lace’
Сирень, Ароматная	Syringa vulgaris	Oleaceae
Сирень, Ароматная	Syringa vulgaris	Oleaceae
Сирень, Пекин	Syringa pekinensis	Oleaceae
липа, липа	Тилия кордата	Тилиевые
Липа, Серебро	Tilia tomentosa	Тилиевые
Втулка-бабочка Lo & Behold Ruby Chip ™	Буддлея ‘Miss Ruby’
Crapemyrtle Lunar Magic®	Lagerstroemia indica ‘PIILAG-X’ PPAF
Магнолия, Энн	Магнолия лилифлора ‘Nigra’	Магнолиевые
Магнолия, Джейн	Магнолия лилифлора ‘Reflorescens’ x звездчатая ‘Waterlily’	Магнолиевые
Магнолия, Маленькая жемчужина	Магнолия крупноцветковая ‘Little Gem’	Магнолиевые
Магнолия, Блюдце	Магнолия x soulangeana	Магнолиевые
Магнолия, Блюдце	Магнолия x soulangeana	Магнолиевые
Магнолия, Южная	Магнолия крупноцветковая	Магнолиевые
Магнолия, Южная	Магнолия крупноцветковая	Магнолиевые
Магнолия, звезда	Магнолия звездчатая	Магнолиевые
Магнолия, Свитбей	Магнолия виргинская	Магнолиевые
Клен, красный японский	Acer palmatum var.atr	Aceraceae
Клен, красный японский	Acer palmatum var. atr	Aceraceae
Клен, октябрьская слава	Acer rubrum ‘October Glory’	Aceraceae
Клен красный	Acer rubrum	Aceraceae
Клен красный	Acer rubrum	Aceraceae
Клен, Красный закат	Acer rubrum «Franksred»	Aceraceae
Клен, Серебро	Acer saccharinum	Aceraceae
Клен, сахар	Acer saccharum	Aceraceae
Клен, сахар	Acer saccharum	Aceraceae
Клен, Трезубец	Acer buergerianum	Aceraceae
Мокоранж сладкий	Philadelphus coronarius	Гортензиевые
Mountainash, Американский	Рябина американская	Rosaceae
Mountain-Laurel	Kalmia latifolia	Вересковые
Mr.Поппинс Винтерберри	Ilex verticillata ‘FarrowMrP’ USPP 25,834; CBR 528
Маскоги Crapemyrtle	Lagerstroemia indica ‘Muskogee’
Мистический пурпурный черный бриллиант Crapemyrtle	Lagerstroemia indica Black Diamond ‘Mystic Magenta
Натчез Крапемиртл	Lagerstroemia indica ‘Natchez’
Дуб, Бур	Quercus macrocarpa	Fagaceae
Дуб калифорнийский белый	Quercus lobata	Fagaceae
Дуб, Чинкапин	Quercus muehlenbergii	Fagaceae
Дуб живой	Quercus virginiana	Fagaceae
Дуб живой	Quercus virginiana	Fagaceae
Дуб северный красный	Quercus rubra	Fagaceae
Дуб северный красный	Quercus rubra	Fagaceae
Дуб Наттолл	Quercus nuttallii	Fagaceae
Дуб, Overcup	Quercus lyrata	Fagaceae
Дуб, штырь	Quercus palustris	Fagaceae
Дуб пила	Quercus acutissima	Fagaceae
Дуб алый	Quercus coccinea	Fagaceae
Дуб алый	Quercus coccinea	Fagaceae
Дуб Шумард	Quercus shumardii	Fagaceae
Дуб Шумард	Quercus shumardii	Fagaceae
Дуб, болотно-белый	Quercus двухцветный	Fagaceae
Дуб Водяной	Черный Quercus	Fagaceae
Дуб белый	Quercus alba	Fagaceae
Дуб белый	Quercus alba	Fagaceae
Дуб, Ива	Quercus phellos	Fagaceae
Оливковое, европейское	Olea europaea	Oleaceae
Panther® Ninebark	Physocarpus opulifolius
Пекан пауни	Carya illinoinensis ‘Pawnee’
Pawpaw	Asimina triloba
Peach, Belle of Georgia	Prunus persica ‘Belle of Georgia’	Rosaceae
Peach, Belle of Georgia	Prunus persica ‘Belle of Georgia’	Rosaceae
Персик, Претендент	Prunus persica	Rosaceae
Персик, Эльберта	Prunus persica ‘Elberta’	Rosaceae
Персик, Эльберта	Prunus persica ‘Elberta’	Rosaceae
Персик, богатый вкус	Prunus persica	Rosaceae
Пич, Флорида Крест	Prunus persica ‘FlordaCrest’
Персик, Золотой юбилей	Prunus persica ‘Golden	Rosaceae
Персик, Хейл-Хейвен	Prunus persica	Rosaceae
Персик, комбайн	Prunus persica ‘Harvester’	Rosaceae
Персик, июльский принц	Prunus persica	Rosaceae
Груша Болдуин	Pyrus communis ‘Baldwin’
Груша, Бартлетт	Pyrus communis ‘Bartlett’	Rosaceae
Груша, Бартлетт	Pyrus communis ‘Bartlett’	Rosaceae
Груша, Bosc	Pyrus communis ‘Bosc’	Rosaceae
Груша, Chanticleer	Pyrus calleryana ‘Chanticleer’	Rosaceae
Груша Комис	Pyrus communis ‘Comice’	Rosaceae
Pear, Flordahome	Pyrus communis x Pyrus ‘Flordahome’
Груша, Киффер	Pyrus communis x P.пирифолия	Rosaceae
Груша, Лунное сияние	Pyrus communis ‘Moonglow’	Rosaceae
Груша Восточная	Pyrus communis ‘Orient’	Rosaceae
Пекан	Carya illinoinensis	Juglandaceae
Пекан	Carya illinoinensis	Juglandaceae
Сосна австрийская	сосна черная	Pinaceae
Пайн, Канарские острова	Pinus canariensis	Pinaceae
Сосна восточная белая	Pinus strobus	Pinaceae
Сосна восточная белая	Сосна обыкновенная	Pinaceae
Сосна восточная белая	Сосна обыкновенная	Pinaceae
Сосна, Эльдарица	Pinus eldarica	Pinaceae
Сосна, Лоблоллы	Pinus taeda	Pinaceae
Сосна, Лоджполе	Pinus contorta var.la	Pinaceae
Сосна длиннолистная	Pinus palustris	Pinaceae
Сосна, Муго	Pinus mugo	Pinaceae
Pine, Пондероза (Тихий океан)	Pinus ponderosa	Pinaceae
Pine, Пондероза (Тихий океан)	Pinus ponderosa	Pinaceae
Сосна обыкновенная	Pinus sylvestris	Pinaceae
Сосна, Пиньон однолистный	Pinus monophylla	Pinaceae
Сосна косая	Pinus elliottii	Pinaceae
Ананас Груша	Pyrus communis ‘Ананас’
Фисташ китайский	Фисташка китайская	Anacardiaceae
Planetree, Лондон	Platanus x acerifolia	Platanaceae
Plant Knight, 6 штук
Слива, Au Янтарь	Prunus salicina ‘AU Amber’	Rosaceae
Слива, Бербанк	Prunus salicina ‘Burbank’	Rosaceae
Слива, Дамсон	Prunus institia	Rosaceae
Слива, Метли	Prunus salicina	Rosaceae
Слива, Метли	Prunus salicina	Rosaceae
Слива мексиканская	Prunus mexicana	Rosaceae
Слива, Пурпурный лист	Prunus cerasifera	Rosaceae
Слива, Ruby Queen Sweet	Prunus salicina	Rosaceae
Слива, Санта-Роза	Prunus salicina ‘Santa Rosa’	Rosaceae
Гранат	Punica granatum	Пунические
Тополь гибридный	Populus deltoides x Populus nigra	Salicaceae
вяз Принстон	Ulmus americana ‘Princeton’
Privet, North	Ligustrum x ibolium	Oleaceae
Крабапл Profusion	Malus x moerlandsii ‘Profusion’
Purely Purple ™ Black Diamond® Crapemyrtle	Lagerstroemia indica Black Diamond ‘Purely Purple’
Raspberry, Heritage Everbearing	Rubus idaeus ‘Heritage’	Rosaceae
Raspberry, Heritage Everbearing	Rubus idaeus ‘Heritage’	Rosaceae
Raspberry, сентябрь Everbearing	Rubus idaeus ‘сентябрь	Rosaceae
Красная роза Шарона	Гибискус сирийский
Redbud, Восточный	Cercis canadensis	Fabaceae
Redbud, Восточный	Cercis canadensis	Fabaceae
Redcedar, Восточная	Можжевельник вирджинский	Cupressaceae
Redcedar, Восточная	Можжевельник вирджинский	Cupressaceae
Редвуд, побережье	Секвойя семпервиренс	Cupressaceae
Редвуд, Рассвет	Metasequoia glyptostroboides	Cupressaceae
Рододендрон, альбом (белый)	Рододендрон catawbiense ‘Album’	Вересковые
Рододендрон, Катоба (фиолетовый)	Рододендрон катавбиенс	Вересковые
Роза Шарона	Гибискус сирийский	Мальвовые
Роза Шарона	Гибискус сирийский	Мальвовые
Rose-of-Sharon, Azurri Satin	Hibiscus syriacus ‘DVPa	Мальвовые
Волшебный крепмирт Ruffled Red ™	Лагерстремия индика ‘PIILAG-VII’ PP27,303
Хурма Сайджо	Diospyros kaki
Пихта белая Санта-Фе	Abies concolor ‘Santa Fe’
Сассафрас	Сассафрас альбидум	Lauraceae
Scentlandia® Sweetspire	Itea virginica
Секвойя, Гигант	Секвойядендрон гигантский	Cupressaceae
Serviceberry, Downy	Амеланчиер канадский	Rosaceae
Shell Pink ™ Black Diamond® Crapemyrtle	Lagerstroemia indica Черный бриллиант, ‘Shell Pink’
Шол-Крик Витекс	Vitex agnus-castus ‘Shoal Creek’
Show Off® Форзиция	Forsythia x intermedia ‘Mindor’
Крепемирт сиу	Lagerstroemia indica ‘Sioux’
Smoketree	Cotinus coggygria	Anacardiaceae
Снежные фонтаны Плакучая вишня	Снежный фонтан Prunus ‘Snofozam’
Soapberry, Western	Sapindus drummondii	Sapindaceae
Sourwood	Oxydendrum arboreum	Вересковые
Southern Living ™ Мисс Фрэнсис Крэпмиртл	Лагерстремия индика «Мисс Фрэнсис»
Southern Living ™ Мисс Сандра Крэпмиртл	Лагерстремия индика «Мисс Сандра»
Самшит Sprinter®	Buxus microphylla
Ель, Блэк Хиллз	Picea glauca var.логова	Pinaceae
Ель колорадская синяя	Picea pungens	Pinaceae
Ель колорадская синяя	Picea pungens	Pinaceae
Ель колорадская синяя	Picea pungens	Pinaceae
Ель, Норвегия	Picea abies	Pinaceae
Ель, Норвегия	Picea abies	Pinaceae
Ель, Норвегия	Picea abies	Pinaceae
Ель восточная	Picea orientalis	Pinaceae
Ель сербская	Picea omorika	Pinaceae
Ель белая	Picea glauca	Pinaceae
Ель белая	Picea glauca	Pinaceae
Земляничное дерево	Земляничное дерево необедное	Вересковые
Клен Summer Red®	Acer rubrum ‘HOSR’
Крабапл летнее чудо	Malus baccata x pumila
Клен Солнечной долины	Acer rubrum «Солнечная долина»
Солнечное яблоко	Malus domestica
Sweet Summer Метельчатая Гортензия	Гортензия метельчатая ‘Bokrathirteen’ Sweet Summer
Sweetgum, американский	Ликвидамбар стирацифлюа	Hamamelidaceae
Sweetshrub	Calycanthus floridus	Calycanthaceae
Сикамор, Калифорния	Platanus racemosa	Platanaceae
Tifblue Rabbiteye Черника	Vaccinium ashei ‘Tifblue’
Тонто Crapemyrtle	Lagerstroemia indica x fauriei
Уход за деревьями — Трубчатая система полива для слизи, 15 галлонов
Уход за деревьями: Вязаная сумка Rootmaker — 5 дюймов
Уход за деревьями: Вязаная сумка Rootmaker — 8 дюймов
Уход за деревьями: Tree Gator Jr.
Уход за деревьями: укрытия для деревьев Tubex 2 ‘(5 шт. В упаковке)
Уход за деревьями: укрытия для деревьев Tubex 4 ‘(5 шт. В упаковке)
Направляющее дерево
Тюльпан (желтый тополь)	Лириодендрон тюльпановый	Магнолиевые
Тюльпан (желтый тополь)	Лириодендрон тюльпановый	Магнолиевые
Tupelo, черный (Black Gum)	Nyssa sylvatica	Nyssaceae
Тускарора Crapemyrtle	Lagerstroemia indica ‘Tuscarora’
Сумеречная магия ™ Crapemyrtle	Лагерстремия индика ‘PIILAG-VIII’ PP27194
Калина, Клюква американская	Калина opulus L.var. americanum Aiton	Caprifoliaceae
Калина, Arrowwood	Калина dentatum	Caprifoliaceae
Калина Блэкхоу	Калина prunifolium	Caprifoliaceae
Калина, китайский снежок	Калина макроцефалая
Орех, черный	Джугланс черный	Juglandaceae
Орех, черный	Джугланс черный	Juglandaceae
Орех, Карпатский английский	Juglans regia ‘Carpathian’	Juglandaceae
Weigela, Date Night ™ Смокинг ™	Вейгела x ‘Velda’	Caprifoliaceae
Вайгела, старомодный	Вейгела флорида	Caprifoliaceae
Белая роза Шарона	Гибискус сирийский
Ива, киска	Salix caprea	Salicaceae
Ива плачущая	Salix babylonica	Salicaceae
Ива плачущая	Salix babylonica	Salicaceae
Винтерберри	Бересклет обыкновенный	Celastraceae
Witchhazel, Common	Гамамелис вирджинский	Hamamelidaceae
Зелькова, Японец	Зелькова пильчатая	Ulmaceae

.