Лепка по теме деревья в подготовительной группе: Конспект занятия по лепке в подготовительной группе: «Осеннее дерево»

14Сен - Автор: admin - 0 - Рубрика Разное
Конспект занятия по лепке в подготовительной группе: «Осеннее дерево»

Конспект занятия по лепке«Осеннее дерево» Подготовительная группа

Цель: совершенствовать технику лепки из пластилина, развивать мелкую моторику, чувство цвета, пропорций и формы, учить создавать образ дерева, листьев, травы из пластилина, используя разный метод лепки (скручивание, жгутики, налеп); способствовать обогащению и активизации словаря детей и умению работать в парах; воспитывать бережное отношение и любовь к природе.

Оборудование: пластилин, картон, дощечки для лепки, стеки, образец педагогического изделия. Иллюстрация осеннего пейзажа, стихотворение И. Бунина «Листопад», музыкальное сопровождение» П. Чайковский. «Осенняя песнь»

Предварительная подготовка: наблюдение за изменениями, происходящими в природе, рассматривание иллюстраций, заучивание стихотворения А. С. Пушкина «Унылая пора!»

Ход занятия:

1. Создание мотивации.

На доске размещены иллюстрации с осенними пейзажами

.

Чтение стихотворения:

«Листопад» И. Бунин

Лес, точно терем расписной,

Лиловый, золотой, багряный,

Веселой, пестрою стеной

Стоит над светлою поляной.

Березы желтою резьбой

Блестят в лазури голубой,

Как вышки, елочки темнеют,

А между кленами синеют

То там, то здесь в листве сквозной

Просветы в небо, что оконца.

Лес пахнет дубом и сосной,

За лето высох он от солнца,

И Осень тихою вдовой

Вступает в пестрый терем свой….

Вспомнить с детьми об основных признаках осени, сказать, что деревья различаются не только цветом листьев, но и имеют разную форму кроны, а осенью, какими они становятся красивыми.

Рассматривание осенних иллюстраций, обращая внимание на цвета осени. Вспомнить строение дерева (ствол, крона, тонкие веточки, листья).

Физкультминутка:

Ветер дует нам в лицо.

Закачалось деревцо.

Ветерок все тише, тише.

Деревцо все выше, выше.

2. Показ приемов лепки и рассматривание образца предстоящей работы.

В процессе объяснения воспитатель показывает приемы изготовления листочков из скрученных жгутиков.

3. Практическая работа.

Выполнение работы в парах. В случае затруднения помощь воспитателя.

4. Итог занятия.

Рассматривание готовых работ и обсуждение:

Чтение стихотворение А. С. Пушкина

Унылая пора! Очей очарованье!

Приятна мне твоя прощальная краса –

Люблю я пышное природы увяданье,

В багрец и золото одетые леса…

Оформление выставки!

   hello_html_m36abbd20.jpg

Конспект занятия по лепке на тему «Осеннее дерево» в подготовительной группе

Лепка из пластилина осеннего дерева.

Цели урока:

1. Научить детей лепить шарики, валики, лепёшечки;

2. Формировать умение составлять композицию на основе наблюдений;

3. Развивать внимание и наблюдательность;

4. Воспитывать интерес к окружающим предметам, к изменениям в окружающей природе со сменой времени года.

5. Развивать мелкую моторику и координацию.

Оборудование и материал.

1. Пластилин.

2. Пластиковые ножи (стеки)

3. Картон.

5. Клеенка.

Подготовка к занятию. Воспитатель заранее на каждое рабочее место кладёт клеенку, пластилин, стеки, лист картона.

План урока:

1. Наблюдения над первыми осенними изменениями.

2. Повторение правил работы с пластилином.

3. Изучение технологической карты.

4. Самостоятельная работа.

5. Выставка и анализ работ учащихся.

1. Наблюдения над первыми осенними изменениями

[Воспитатель -Ребята давайте подойдем к окну и посмотрим на деревья. Посмотрите, какие деревья красивые. Как вы думаете, почему деревья такие красивые?

Дети — У них листики разноцветные: красные,жёлтые,оранжевые и совсем мало зелёных.

Воспитатель— А почему, как вы думаете ребята?

Дети— Осень пришла.

Воспитатель— Какие времена года вы знаете?

Дети— Осень, зима, весна, лето?

Воспитатель[/i]- Как меняется дерево в зависимости от времени года?

Дети — Зимой нет листвы, весной на дереве появляются зелёные листочки, летом дерево зелёное, осенью листья меняют цвет и дерево начинает готовиться к зиме – сбрасывать листву.

2. Повторение правила работы с пластилином.

1. Лепку выполняй на подкладной доске, не клади пластилин на стол, парту.

2. Перед работой хорошо разогрей пластилин в руках.

3. Не бросай остатки пластилина на пол.

4. Храни пластилин в коробочке отдельно от тетрадей и книг.

5. После работы вытри руки тряпочкой и вымой теплой водой с мылом.

3. Изчучение технологической карты.

hello_html_m66a1fa49.jpg

3. Физкульт. минутка.

Упражнения для мышц рук.

1) «Моя семья»

Этот пальчик- дедушка,

Этот пальчик- бабушка,

Этот пальчик- папочка,

Этот пальчик- мамочка,

А вот этот пальчик – я,

Вот и вся моя семья!

(Поочерёдное сгибание пальцев, начиная с большого.)

2) «Капуста»

Мы капусту рубим-рубим,

Мы капусту солим-солим,

Мы капусту трём-трём,

Мы капусту жмём-жмём.

(Движения прямыми ладонями вверх-вниз, поочерёдное поглаживание подушечек пальцев, потирать кулачок о кулачок. Сжимать и разжимать кулачки.)

3)«Дружная семья»

Мы наши пальчики сплели

И вытянули ручки.

Ну а теперь мы от Земли

Отталкиваем тучки.»

(Упражнение выполняют стоя. Дети сплетают пальцы, вытягивают руки ладонями вперёд, а потом поднимают их вверх и тянутся как можно выше.)

Упражнение для позвоночника

Дети стоят возле столиков. Вначале они выполняют наклон в правую сторону и при этом подмигивают правым глазом, затем они выполняют наклон в левую сторону и подмигивают левым глазом.

[i]Упражнения для глаз[/i]

1. Сидя за столом, расслабиться и медленно подвигать глазами слева направо. Затем справа налево. Повторить по 3 раза в каждую сторону.

2. Медленно переводить взгляд вверх-вниз, затем наоборот. Способствует расширению зрительно — двигательной активности.

4. Самостоятельная работа.

5. Выставка и анализ работ учащихся.

И вот что у нас получилось.

План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа) на тему: Осеннее дерево

Конспект занятия по лепке: «Осеннее дерево»

Подготовительная группа

Цель: Сформировать навыки создания образа осеннего дерева, из пластилина используя разные методы лепки  у детей подготовительной группы.

Задачи:

1) Обучающие: 

Совершенствовать технику лепки из пластилина, используя различные  метод лепки (скручивание, жгутики, налеп).

Обучаем  детей создавать скульптурные группы из двух-трех фигур, развиваем чувство композиции, умение передавать пропорции предметов, их соотношение по величине.

2) Развивающие: 

Развитие детского художественного творчества, интереса к самостоятельной творческой деятельности,  удовлетворение потребности детей в самовыражении.

Учим свободно использовать для создания объектов природы, усвоенные ранее умения;  продолжаем учить передавать форму основной части и других частей, их пропорции, характерные особенности изображаемых объектов, обрабатывать поверхность формы движениями пальцев, стеками.

Развиваем мелкую моторику, чувство цвета, пропорций и формы, способствуем  обогащению и активизации словаря детей и умению работать в парах.

3) Воспитывающие: 

Воспитывать бережное отношение и любовь к природе, усидчивость, внимательность, взаимопомощь.

Формировать чувство товарищества.

Планируемые результаты: Дети научились создавать образ осеннего дерева из пластилина, используя различные  метод лепки (скручивание, жгутики, налеп).

Образовательная среда:

Предметно — пространственная среда: 

Пластилин, картон, дощечки для лепки, стеки. Иллюстрация осеннего пейзажа, стихотворение И. Бунина «Листопад».

Характер общения: Воспитатель – ребенок, работа в парах.

Ход занятия:

 Предварительная подготовка: наблюдение за изменениями, происходящими в природе, рассматривание иллюстраций, заучивание стихотворения А. С. Пушкина «Унылая пора! »

На доске размещены иллюстрации с осенними пейзажами.

Чтение стихотворения:

«Листопад» И. Бунин

Лес, точно терем расписной,

Лиловый, золотой, багряный,

Веселой, пестрою стеной

Стоит над светлою поляной.

Березы желтою резьбой

Блестят в лазури голубой,

Как вышки, елочки темнеют,

А между кленами синеют

То там, то здесь в листве сквозной

Просветы в небо, что оконца.

Лес пахнет дубом и сосной,

За лето высох он от солнца,

И Осень тихою вдовой

Вступает в пестрый терем свой….

Воспитатель: Ребята, скажите, о чем это стихотворение?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: А как вы думаете, о каком времени года говорит автор? И почему?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Ребята, а какие признаки осени вы знаете?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Правильно, молодцы! А на всех ли деревьях листва  одинаково окрашивается?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Молодец Даша! Меняют цвет только лиственные деревья, а хвойные деревья все остаются зелеными или нет, как вы думаете?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Правильно! Лиственница меняет цвет своих иголок как лиственные деревья. А вы когда-нибудь замечали, что деревья различаются не только окраской листьев, но и имеют разную форму кроны?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Ребята, а вам какие деревья больше нравятся: летние или осенние?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: И правда, в осенних деревьях есть такая завораживающая красота, но она с нами ненадолго! Давайте посмотрим, как художники видят осенний лес?

Дети: Ответы детей.

Дети совместно с воспитателем рассматривают иллюстраций осенних пейзажей, обращая внимание на цвета осени.

Воспитатель: Молодцы! А может быть, вы знаете и строение дерева?

Дети: Ответы детей. (Ствол, крона, тонкие веточки, листья).

Воспитатель: Молодцы ребята! Давайте немного разомнемся. Встаем каждый возле своего стульчика.

Физкультминутка:

Ветер дует нам в лицо.

Закачалось деревцо.

Ветерок все тише, тише.

Деревцо все выше, выше.

Воспитатель: Вот какие большие у нас выросли деревца! Садитесь! Ребята, скажите, о чем мы сегодня разговаривали?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Да, мы говорили об осеннем лесе! А вы не  хотите сделать свой собственный осенний лес?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Вы разделитесь по парам, и каждая из пар сделает по дереву, а из этих деревьев мы и сделаем свой собственный осенний лес, который не облетит, и на который можно будет очень долго любоваться!

Дети садятся парами, воспитатель показывает способы лепки, затем дети приступают к выполнению задания. В случае затруднения воспитатель им помогает.

Воспитатель: Какие же вы молодцы! Посмотрите, какие замечательные деревья у нас получились!

Дети:  Рассматривают получившиеся деревья у других пар.

Воспитатель: Как вы думаете, у какой из пар получилось самое осеннее дерево?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: А теперь самое время создать наш собственный осенний лес!

Дети совместно с воспитателем оформляют выставку «Осенний лес».

Воспитатель: Ребята, вам понравилось занятие? Что больше всего?

Дети: Ответы детей.

Выслушав все ответы детей, завершает занятие чтением стихотворения А. С. Пушкина:

Унылая пора! Очей очарованье!

Приятна мне твоя прощальная краса –

Люблю я пышное природы увяданье,

В багрец и золото, одетые леса…

Воспитатель: Все сегодня очень хорошо постарались, у всех деревья получились по-настоящему осенние!

Методическая разработка (подготовительная группа) на тему: Лепка «Осеннее дерево»

«Осеннее дерево»

Интеграция областей «Физическая культура», «Безопасность», «Познание», «Коммуникация», «Труд», «Социализация», «Чтении художественной литературы», «Художественное творчество»

Задачи.

Воспитательные. Воспитывать интерес к изобразительной деятельности. Развивать умение соблюдать в ходе игры элементарные правила

Развивающие. Расширять представления детей о природе знакомить с характерными особенностями. Поощрять исследовательский интерес, проведение простейших наблюдений за деревьями Развитие всех компонентов устной речи детей. На основе обогащения представлений о предметах продолжать расширять и активизировать словарный запас детей

Обучающие. Овладение действием замещения реальных объектов и явлений. Дать представления о свойствах пластилина, техники работы с ним, вызвать желание лепить. Упражнять в лепке приемом раскатывания прямыми движениями ладони. Знакомить с сезонными изменениями (осень, прививать любовь к природе, учить замечать изменения в природе осенью., знакомить с деревьями. Учить работать коллективно.

Материал: пластилин, доски, салфетки

Ход НОД

Воспитатель вместе с детьми рассматривает иллюстрации с изображение деревьев

— Ребята, кто знает какое сейчас время года? (Осень)

— Правильно! А теперь посмотрите на картинки, на них вы видите деревья, которые изображены в осенний период.

— Послушайте как в своем стихотворении «Осень» М. Ходякова рассказывает об осени.

Стихотворение «Осень»

Если на деревьях листья пожелтели,

Если в край далекий птицы улетели,

Если небо хмурое, если дождик льется,

Это время года осенью зовется.

Дидактическая игра «Найди осеннее дерево»

Воспитатель показывает детям картинки с изображением деревьев в разное время года

-Ребята, когда я буду показывать вам картинку с осенним деревом, вы хлопаете в ладошки…

-Правильно!

— А почему вы так думаете? (Разноцветные листочки, листья опадают.)

— Да. Осенью листья на деревьях становятся желтыми, красными, оранжевыми. Деревья осенью очень красивые, но как только подует сильный ветер, листья с деревьев падают на землю.

-Ребята, давайте покажем, как облетают листья с деревьев.

Физкультминутка

Воспитатель показывает, как облетают листья с деревьев. Дети имитируют движение листьев под чтение стихотворения

Мы листики осенние,

На ветках мы сидим.

Дунул ветер — полетели

И на землю тихо сели.

Ветер снова набежал

И листочки все поднял.

Закружились, завертелись

И на землю снова сели.

Знакомство с особенностями строения дерева

— Ребята, а вы знаете, из чего состоит дерево? (Ствол, ветки, листья, корень)

Воспитатель демонстрирует картинку с изображением строения дерева: показывает ствол, корень, ветки

-Правильно. Дерево состоит из корней, которые находятся под землей, а на земле мы видим ствол и ветки, на которых растут листья. Деревья играют большую роль в жизни человека: они делают воздух чище, выделяют кислород, которым мы дышим, поэтому к ним следует относиться бережно и проявлять заботу: не ломать ветки, не рвать листья, не вредить ствол.

Стихотворение

Если я сорву листок, если ты сорвешь листок.

Если все и я и ты, если мы сорвем листки,

То окажутся пусты и деревья и кусты

И не будет красоты.

-Ребята, давайте мы с вами соберем осеннее дерево (ДА). (Давайте)

Лепка «Осеннее дерево»

— Нам для работы потребуется пластилин, из которого мы будем лепить веточки для дерева Ребята, пластилин мягкий материал, легко раскатывается, сминается, разноцветный. Для того чтобы нам собрать осеннее дерево, нам понадобятся ветки, которые мы будем лепить из пластилина коричневого цвета. Я отщипну небольшой кусочек пластилина, сомну его в ладони и раскатаю его прямыми продольными движениями туда — обратно, а еще пластилин можно раскатать одной ладонью на твёрдой поверхности доски прямыми движениями. У вас на столе лежат доски и пластилин. Теперь вы можете приступать к работе и самостоятельно изготовить палочки — ветки из пластилина, путем раскатывания продольными движениями туда – обратно

Примечание: Воспитатель в процессе индивидуальной работы дает детям советы по поводу использования художественных материалов.

При затруднении воспитатель помогает ребенку

— Ребята, вы должны помнить, чтобы пластилин вам долго служил его нужно убирать в коробку, не смешивать и не разбрасывать. После лепки т стол и дощечку следует протереть влажной тканью. Необходимо сначала вытереть руки сухой тряпочкой или салфеткой и только после этого вымыть руки горячей водой.

— Молодцы! Все старались лепить палочки-ветки для нашего дерева, наши ручки устали и пусть немного отдохнут

Пальчиковая гимнастика

Долго, долго мы лепили. Встряхиваем кистями перед собой

Наши пальцы утомились.

Пусть немного отдохнут

Дружно руки разведем. Отвести руки назад — вперед отклоняясь на спинку стула.

И опять лепить начнем

Коллективная работа «Соберем осеннее дерево»

— Ребята, а теперь мы соберем из ваших палочек – веток осеннее дерево. Посмотрите, вы сделали маленькие палочки- ветки, а я большую палку- это будет ствол нашего дерева. Я беру ствол и прикрепляю путем прижатия к нему ваши палочки- ветки от большой к маленькой. Еще я покажу вам, как можно сделать маленькие веточки к нашему дереву. Нужно раскатать кусочек пластилина кончиками двух пальцев (большим и указательным) ; получаются очень маленькие тоненькие палочки – веточки, я их прикреплю к нашему осеннему дереву. Посмотрите что получилось.(Дерево)

— Но мне кажется, что тут чего не хватает. Как вы думаете чего? (Листьев)

-Верно. Посмотрите я, заранее приготовила листья для нашего дерева, они разноцветные: желтые, зеленые, красные и мы сейчас украсим ими наше осеннее дерево

Воспитатель прикрепляет листья к дереву.

Примечание: Дети по желанию помогают воспитателю прикреплять ветки и листья к дереву.

Рефлексия.

-Посмотрите, какое красивое осеннее дерево получилось из тех палочек – веток, которые вы сделали. Мы его поставим в уголке природы, вы в любое время сможете полюбоваться им и показать родителям

План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа) по теме: КОНСПЕКТ ООД по лепке: «Осеннее дерево»

Конспект занятия по лепке: «Осеннее дерево» Подготовительная группа

Цель: совершенствовать технику лепки из пластилина,
развивать мелкую моторику, чувство цвета, пропорций и формы, учить создавать образ дерева, листьев, травы из пластилина, используя разный метод лепки (скручивание, жгутики, налеп); способствовать обогащению и активизации словаря детей и умению работать в парах; воспитывать бережное отношение и любовь к природе.

Оборудование: пластилин, картон, дощечки для лепки, стеки, образец педагогического изделия. Иллюстрация осеннего пейзажа, стихотворение И. Бунина «Листопад», музыкальное сопровождение» П. Чайковский. «Осенняя песнь»

Предварительная подготовка: наблюдение за изменениями, происходящими в природе, рассматривание иллюстраций, заучивание стихотворения А. С. Пушкина «Унылая пора!»

Ход занятия:

1. Создание мотивации.

На доске размещены иллюстрации с осенними пейзажами.

Чтение стихотворения:

«Листопад» И. Бунин

Лес, точно терем расписной,

Лиловый, золотой, багряный,

Веселой, пестрою стеной

Стоит над светлою поляной.

Березы желтою резьбой

Блестят в лазури голубой,

Как вышки, елочки темнеют,

А между кленами синеют

То там, то здесь в листве сквозной

Просветы в небо, что оконца.

Лес пахнет дубом и сосной,

За лето высох он от солнца,

И Осень тихою вдовой

Вступает в пестрый терем свой….

Вспомнить с детьми об основных признаках осени, сказать, что деревья различаются не только цветом листьев, но и имеют разную форму кроны, а осенью, какими они становятся красивыми.

Рассматривание осенних иллюстраций, обращая внимание на цвета осени. Вспомнить строение дерева (ствол, крона, тонкие веточки, листья).

Физкультминутка:» Листики осенние»
Мы листики осенние
На ветках мы сидели. (Покачиваемся )
Дунул ветер – полетели. (Руки в стороны)
Мы летели, мы летели (Покачиваем руками над головой)
И на землю тихо сели. (Присели)
Ветер снова набежал и
Листочки все поднял. (Встали)
Закружились, полетели (Кружимся и машем руками)
И на землю тихо сели. (Сели по местам)

2. Показ приемов лепки и рассматривание образца предстоящей работы.

В процессе объяснения воспитатель показывает приемы изготовления листочков из скрученных жгутиков.

3. Практическая работа.

4. Итог занятия.

Рассматривание готовых работ и обсуждение, рефлексия:

Чтение стихотворение А. С. Пушкина

Унылая пора! Очей очарованье!

Приятна мне твоя прощальная краса –

Люблю я пышное природы увяданье,

В багрец и золото одетые леса…

Оформление выставки!

План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа): Конспект занятия по лепке на тему: «Дерево» в подготовительной группе

Воспитатель подзывает всех детей к себе и показывает коробку-посылку.

— Ребята, сегодня утром почтальон принёс посылку в нашу группу. На ней написано: «Детям подготовительной группы «Рябинка». Хотите узнать, что там?

Дети: Да.

— Сейчас я открою коробку (открывает).

— Что здесь? (дети смотрят, отвечают)

— Да, здесь письмо и тарелочка. Сейчас прочитаем письмо (открывает конверт).

«Дорогие ребята, вам пишут дети из детского сада «Солнышко». Скоро у нас будет день рождения детского сада и мы хотим украсить группы, кабинеты, коридоры детскими поделками. Но времени у нас остается немного, и мы решили обратиться к вам за помощью. Помогите нам, пожалуйста, сделайте настенное панно «Дерево» на этих дисках. Заранее спасибо. Дети подготовительной группы «Брусничка».

Воспитатель: Ребята, к нам обратились за помощью дети. Они хотят, чтобы их детский сад был украшен. Как вы думаете, мы сможем помочь им?

Дети: Да.

Воспитатель: — Молодцы, мы придем товарищам на помощь, выручим их. Как можно назвать людей, которые приходят на помощь? (добрыми, отзывчивыми).

— Возьмите каждый по диску и садитесь за рабочее место. (Дети садятся за столы).

— Какое сейчас время года? (Весна)

— Что происходит весной? (Ответы)

Правильно, появляются цветы, травка, листочки — природа начинает просыпаться. Цветы радуют наш глаз.

— Какие бывают листочки весной на деревьях? (мелкие, крупные, округлые, удлиненные и т. д.)

— Какие бывают цветы на деревьях? (розовые, белые, красивые, ароматные)

— Какие слова можно подобрать к слову цветы? (нежные, красивые, воздушные)

Воспитатель: — Давайте превратимся в настоящих художников-умельцев и приготовим красивые настенные панно, сделаем вот такое красивое весеннее дерево (показ образца).

— Берем диск, простым карандашом набрасываем эскиз (тонким нажатием карандаша) и начинаем лепить.

Сначала лепим ствол дерева, ветки, веточки — получится крона: раскатываем жгутики или «колбаски», Затем прикрепляем листочки.

— Какие бывают листочки? (Ответы).

Только подготовим сначала свои пальчики: (дети встают)

Пальчиковая игра «Деревья».

Лист у клёна и каштана – (раскрыть ладонь левой руки, затем – правой руки).

Как ладони великана. (поднять вверх руки с раскрытыми пальцами).

У берёзки, у берёзки – (показать руками «стволы»).

Белый ствол и листья – слёзки. (нарисовать в воздухе указательными пальцами капельку).

А у тоненькой рябинки листья сложные картинки. (ладони перед собой, пальцы чуть растопырить).

Практическая работа.

Воспитатель: — Теперь за работу. Намечаем эскиз карандашом и лепим дерево. Пока дети лепят, звучит спокойная музыка.

Итог: — Что мы сегодня делали на занятии? (Ответы детей)

— Ребята, вы сегодня хорошо потрудились, помогли своим сверстникам. Они очень обрадуются, когда увидят ваши поделки и будут вам благодарны за помощь.

К анализу привлечь детей: — Какое панно тебе понравилось, Саша? Почему? Какое дерево лучше получился? Работы мы аккуратно сложим в коробочку и отправим в детский сад «Солнышко».

«Чудо – дерево» (Декоративно-оформительская лепка итоговое занятие в подготовительной группе)

Муниципальное автономное дошкольное образовательное учреждение

городского округа Саранск

«Детский сад №80 комбинированного вида»

hello_html_5f22c538.jpg

«Чудо – дерево»

(Декоративно-оформительская лепка

итоговое занятие в подготовительной группе)

Подготовила и провела

воспитатель:

Уронина В.А.

Саранск, 2015

Использование современных педагогических технологий: развивающее обучение, сотрудничество, ИКТ.

Интеграция  образовательных областей: художественное творчество, коммуникация, социализация, труд.

Цели:

Образовательные: закреплять навыки работы с пластилином, полученные в детском саду;  побуждать детей к использованию разнообразных приемов и способов лепки для более  точной передачи объекта;  учить детей планировать и распределять работу между собой.

Развивающие:  развивать у детей мышление, воображение,  речь (в том числе за счет обогащения  словарного запаса), мелкую моторику, коммуникативные навыки, развивать чувство формы, творческие способности, сотрудничество в творческом процессе.

Воспитательные: воспитывать товарищество, ответственность, трудолюбие, усидчивость, любознательность, желание сделать подарок детскому саду на память, чувство радости и удовлетворения от результатов совместного творчества.

Задача: вызвать интерес к созданию своего образа «Чудо – дерева» в связи с выпуском в школу вложив в свою работу весь накопленный опыт и полученные знания в детском саду; с помощью формочек и рельефных фигурок, шерстяных ниточек для украшения «чуда – дерева» создать свой неповторимы образ; создать условия для экспериментирования.

Методическое обеспечение: игрушки для обыгрывания; цветной пластилин, стеки, доски для лепки, салфетки для рук, декоративные шерстяные ниточки, макет «чуда – дерева», музыкальное сопровождение песни «Маленькая страна», фоновая инструментальная музыка.

Содержание организационной деятельности:

Учитывая возраст (6-7 лет) и подготовку детей, педагог не дает им пошаговых инструкций, предоставляя детям проявить полученные ими в детском саду умения и свою фантазию.

Воспитатель  в процессе работы подходит ко всем детям, помогает советами, наводящими вопросами, напоминает приемы лепки тем, кто испытывает затруднения.

 Дети, которые быстро справляются со своим заданием, могут помочь своим друзьям или просто понаблюдать за их работой.

Предварительная работа:

Вhello_html_m16625dc2.jpg свободной деятельности учить детей использовать в работе природный материал, создавая свой образ «чуда – дерева», предложить детям просмотреть на экране иллюстрации сказочного дуба, выполненные разными художниками, и интересуется, какая иллюстрация и почему понравилась им больше. После этого воспитатель предлагает детям посмотреть на экране мультфильм «У  лукоморья…»

hello_html_m1912cb8f.jpghello_html_1f6f0b82.jpg

hello_html_m4b8d3654.jpgХод занятия:

  1. Организационный момент.

Звучит фоновая музыка.

Воспитатель читает стихотворение Л.Никоновой «Мы теперь выпускники»:

Сегодня волненье сдержать невозможно —

Последний ваш праздник в детском саду

Но сердце у нас и светло, и тревожно, —

Ведь выросли дети и в школу идут.

А как нелегко расставаться нам с вами

И вас из-под крылышка в свет выпускать.

Вы стали родными, вы стали друзьями,

И лучше вас, кажется, не отыскать.

  1. Беседа по теме.

— Вот вы и выросли, ребята. Вы – выпускники, через несколько месяцев, в сентябре, вы пойдёте в школу. Начнётся совсем другая жизнь, вы станете учениками, будете учиться, получать знания. Но надеюсь, вы никогда не забудете свой родной детский сад, его сотрудников, воспитателей и ребят, которые остались в детском саду. Они также будут понимать вас и ждать в гости.

Нет лучше места на земле

Страны с названьем «Детский сад».

Здесь, в этой маленькой стране,

Вам, дети, каждый будет рад.

Дети берут игрушки и танцуют (произвольно) под песню «Маленькая страна»

hello_html_36673e48.jpg Я предлагаю вам оставить память о себе в детском саду – вылепить «чудо – дерево» с волшебными плодами – подарками в виде красивых декоративных формочек, которые можно на наго повесить. Может быть, вы знаете, как это можно сделать? Дети вспоминают, что они научились вылеплять из пластилина всевозможные фигурки, украшать их, показывают, как это можно сделать.

3. Практическая часть.

(Звучит фоновая инструментальная, сказочная мелодия, располагающая к

атмосфере волшебства и детской фантазии)

У детей на столах располагаются все необходимые материалы для творчества,

Воспитатель напоминает детям о подготовки пластилина к работе (что

пластилин необходимо прогреть и раскатать в ладошках, затем создавать

свою форму будущего «чуда – дерева». На примере 2-3 цветов педагог

показывает, каким образом можно передать характерные особенности

растения в скульптурном образе. Необходимо выбрать пластилин подходящего

цвета, создать исходную обобщённую форму ствола дерева, смоделировать

характерные детали подходящим способом – вытягивание и сплющивание,

заострение и присоединение и т.д.)

Макет располагается на заранее вырезанную платформу, в виде маленького

кружка – полянки.

hello_html_6d405eb5.jpghello_html_418eb468.jpghello_html_5e798f37.gif

hello_html_4b1770b6.jpg

hello_html_456ed431.gifhello_html_4aa54c2c.gif

В ходе практической работы предлагается детям сделать всевозможные украшения (сердечки, кольца, листочки и мн. др.), украсив их цветной шерстяной ниточкой. Показать при этом несколько образцов, выполненных заранее.

  1. Пальчиковая гимнастика.

Оhello_html_2e703375.jpghello_html_bf2e6c8.jpgформление «чуда – дерева» (заготовки в виде незавершённой композиции), заранее выполненной в технике пластилиновой живописи). Провести анализ готовых работ.

hello_html_1478f461.gif

Незадолго до окончания занятия дети переносят своих сказочных героев к месту расположения композиции и размещают в соответствии с сюжетом произведения.

Читают заранее выученные стихи про детский сад и школу:

hello_html_620afc4d.jpg

После занятия. Завершается оформление коллективной композиции. Совместное рассматривание и обсуждение  композиции. Воспитатель обращает внимание  детей на то, композиция удалась благодаря дружной совместной работе и старанию каждого из них.  Педагог предлагает детям прочитать стихотворение (заранее выученные) про детский сад и школу:

До свиданья, наш любимый детский сад!

Были мы с тобою вместе много лет подряд!

А теперь мы расстаёмся – в школу нам идти.

Но тебя мы не забудем в жизненном пути!

Используемая литература:

  1. Н.Н.Логинова. Художественное творчество (Освоение содержания

образовательной области по программе «Детство») Изд. Волгорад «Учитель»

2014 с.275-276

5

Введение в модельные деревья с нуля | от Anson Wong

Anson Wong

A Decision Tree — это мощный контролируемый инструмент обучения в машинном обучении для рекурсивного разделения ваших данных на отдельные «островки» (с помощью разделения функций) с целью уменьшения общей взвешенной потери вашей подгонки к вашему тренировочному набору. , Что обычно используется в классификации дерева решений — это модальный классификатор с потерей индекса Джини, а также средняя регрессия с потерей L2 для регрессии дерева решений.То, что следует , следует соблюдать дополнительно, хотя это тот факт, что дерево решений может в принципе принимать на любой модели во время процедуры расщепления дерева , то есть , линейная регрессия , логистическая регрессия, нейронные сети . Цель этой статьи — познакомить вас с этим более обобщенным подходом под названием Деревья моделей, который позволит вам строить деревья решений из любой модели по вашему выбору (вместо того, чтобы полагаться на стандартные подходы CART)!

Рис. 1) Схема использования дерева модели линейной регрессии для подбора одномерного обучающего набора для нахождения сегментов обучающего набора, которые хорошо подходят по прямой линии.

Прежде чем немного углубиться в понимание того, почему деревья моделей полезны и важны, мы предлагаем на своем Github реализацию кода моделей Python с нуля:

https://github.com/ankonzoid/LearningX/tree/master / advanced_ML / model_tree

Для получения дополнительной информации о моих блогах, учебных пособиях и проектах по машинному обучению, углубленному обучению и обучению в области подкрепления, пожалуйста, посетите мой Средний и мой Github .

Предположим, у вас есть некоторые сложные обучающие данные, и вы наивно думаете о простой модели, подходящей для этого обучающего набора (такой как линейная регрессия или логистическая регрессия).Особенно, если простая модель, которую вы предполагаете, имеет такую ​​низкую сложность, есть большая вероятность, что ваша модель сама по себе будет соответствовать вашим тренировочным данным. Тем не менее, надежда не теряется на этом этапе! Цель дерева моделей состоит в том, чтобы построить иерархию дерева решений из вашей простой модели, чтобы попытаться уместить несколько меньших частей вашего обучающего набора (созданных с помощью срезов функций) таким образом, чтобы общее дерево моделей действительно соответствовало для полного обучения. устанавливать.

Чтобы явно продемонстрировать полезность построения дерева моделей по регулярному дереву решений, рассмотрим одномерный полином 4-го порядка и различия между обучением регрессора дерева моделей линейной регрессии малой глубины (рис. 2.а) и стандартный регрессор дерева решений по умолчанию для scikit-learn (рис. 2.b). Вы заметите, что в этом примере дерево модели легко превосходит регрессор дерева решений scikit-learn.

На Рис. 2.а ниже мы наносим на карту подгонки дерева модели линейной регрессии к данным и увеличиваем глубину дерева, чтобы найти данные, которые хорошо подойдут на глубине 5. Как вы можете видеть, даже если подгонки Непревзойденные на очень низких глубинах дерева (т. е. 0, 1, 2), подгонки имеют интуитивный смысл, поскольку все они жадно пытаются уменьшить потери, покрывая большие части полинома, которые кажутся издалека прямыми.К тому времени, когда мы доберемся до глубин 4 и 5, дерево модели хорошо уловит зависимость данных от x, как и ожидалось от полинома 4-го порядка.

Рис. 2.a) Подход дерева моделей линейной регрессии к полиному 4-го порядка плохое даже на больших глубинах дерева, главным образом из-за фундаментального факта, что он не может эффективно захватить x-зависимость данных, потому что дерево решений scikit-learn использует среднее значение регрессии (которое игнорирует переменную x и заботится только о значениях y )! Таким образом, решение (без использования методов ансамбля) состоит в том, чтобы заставить дерево быть глубже, чтобы приблизиться в приближении.Надеюсь, это послужит ярким визуальным напоминанием о том, как деревья моделей могут значительно улучшить ваши результаты, когда у вас есть небольшая роскошь понимания природы ваших тренировочных данных.

Рис. 2.b) Регрессор дерева решений (реализация по умолчанию scikit-Learn) вписывается в полином 4-го порядка также страдают от тех же недостатков, что и деревья решений, что обычно связано с проблемами легкого наложения, особенно при использовании сложных моделей.

деревьев решений и обрезка в R

Деревья решений — это широко используемые классификаторы в отраслях, основанные на их прозрачности в описании правил, которые приводят к прогнозированию. Они расположены в виде иерархической древовидной структуры и просты для понимания и интерпретации. Они не подвержены выбросам и способны улавливать нелинейные отношения. Он может хорошо подходить для случаев, когда нам нужна способность объяснить причину конкретного решения.

В этой части мы непосредственно перепрыгнем через деревья решений в R, используя rpart . Мы открываем способы сокращения дерева для лучшего прогнозирования и создания обобщенных моделей. Читатели, которые хотят получить общее представление о деревьях, могут обратиться к некоторым из наших предыдущих статей:

Мы будем использовать библиотеку rpart для создания деревьев решений. rpart обозначает рекурсивное разбиение и использует алгоритм CART (деревья классификации и регрессии).Помимо библиотеки rpart , есть много других библиотек дерева решений, таких как C50 , Party , Tree и mapTree . Мы пройдемся по этим библиотекам в следующей статье.

После того, как мы установим и загрузим библиотеку rpart , у нас все готово для изучения rpart в R. Я использую набор аналитических данных HR Kaggle для этой демонстрации. Набор данных представляет собой небольшую выборку из примерно 14 999 строк.

  установить.пакеты ( "rpart")
библиотека (rpart)
hr_data <- read.csv ("data_science \\ dataset \\ hr.csv")  

Затем мы разделяем данные на два набора, Train и Test, в соотношении 70:30. Набор Train используется для обучения и создания модели. Тестовый набор считается фиктивной производственной средой для проверки прогнозов и оценки точности модели.

  sample_ind <- sample (nrow (hr_data), nrow (hr_data) * 0,70)
поезд <- hr_data [sample_ind,]
test <- hr_data [-sample_ind,]  

Затем мы создаем модель дерева решений, вызывая функцию rpart .Давайте сначала создадим базовую модель с параметрами и значением по умолчанию. CP (параметр сложности) используется для управления ростом дерева. Если стоимость добавления переменной выше, чем значение CP, рост дерева прекращается.

  # Базовая модель
hr_base_model <- rpart (слева ~., data = train, method = "class",
                       control = rpart.control (cp = 0))
Резюме (hr_base_model)
# Дерево решений
участок (hr_base_model)
# Изучить сложность сюжета
printcp (hr_base_model)
plotcp (hr_base_model)  

Если мы посмотрим на сводку hr_base_model в приведенном выше фрагменте кода, она показывает статистику для всех разбиений.Функции printcp и plotcp предоставляют ошибку перекрестной проверки для каждого nsplit и могут использоваться для сокращения дерева. Ошибка с наименьшей перекрестной проверкой ( xerror ) является оптимальным значением CP, заданным функцией printcp () . Использование этого сюжета описано в разделе после обрезки.

Image title

Image title

Далее точность модели вычисляется и сохраняется в переменной base_accuracy .

  # Вычислить точность обрезки дерева
тест $ pred <- прогнозировать (hr_base_model, тест, тип = "класс")
base_accuracy <- среднее (тест $ pred == тест $ left)  

Есть вероятность, что дерево может соответствовать набору данных. В таких случаях мы можем обрезать дерево. Сокращение в основном делается для того, чтобы уменьшить вероятность подгонки дерева к обучающим данным и уменьшить общую сложность дерева.

Существует два типа обрезки: до обрезки и после обрезки.

Предварительная подрезка

Предварительная обработка также известна как критерий ранней остановки. Как следует из названия, критерии задаются в качестве значений параметров при построении модели rpart . Ниже приведены некоторые критерии предварительной обрезки, которые можно использовать. Дерево перестает расти, когда оно удовлетворяет любому из этих предварительных критериев или обнаруживает чистые классы.

  • maxdepth : Этот параметр используется для установки максимальной глубины дерева. Глубина - это длина самого длинного пути от корневого узла до конечного узла.Установка этого параметра остановит рост дерева, когда глубина будет равна значению, установленному для maxdepth .

  • minsplit : это минимальное количество записей, которое должно существовать в узле, чтобы произошло или предпринято разделение. Например, мы устанавливаем минимальное количество записей в разбиении равным 5; затем узел может быть дополнительно разделен для достижения чистоты, когда количество записей в каждом разделенном узле больше 5.

  • minbucket : это минимальное количество записей, которые могут присутствовать в терминальном узле.Например, мы устанавливаем минимальное количество записей в узле равным 5, что означает, что на каждом терминальном / конечном узле должно быть не менее пяти записей. Мы также должны позаботиться о том, чтобы не перегружать модель, указав этот параметр. Если для него установлено слишком маленькое значение, например 1, мы можем рискнуть перегрузить нашу модель.

  # Вырасти дерево с минсплитом 100 и максимальной глубиной 8
hr_model_preprun <- rpart (слева ~., data = train, method = "class",
                   control = rpart.control (cp = 0, maxdepth = 8, minsplit = 100))
# Вычислить точность обрезки дерева
тест $ pred <- прогнозировать (hr_model_preprun, тест, тип = "класс")
precision_preprun <- среднее значение (test $ pred == test $ left)  

Послеуборочный

Идея состоит в том, чтобы позволить дереву решений полностью расти и наблюдать значение CP.Затем мы обрезаем / обрезаем дерево с оптимальным значением CP в качестве параметра, как показано в следующем коде:

  # Постпрунинг
# Обрезать hr_base_model на основе оптимального значения cp
hr_model_pruned <- чернослив (hr_base_model, cp = 0,0084)
# Вычислить точность обрезки дерева
тест $ pred <- прогнозировать (hr_model_pruned, тест, тип = "класс")
precision_postprun <- среднее значение (test $ pred == test $ left)
data.frame (base_accuracy, precision_preprun, precision_postprun)  

Image title

Точность модели на тестовых данных лучше, когда дерево сокращено, что означает, что модель дерева сокращенного решения хорошо обобщается и больше подходит для производственной среды.Однако существуют и другие факторы, которые могут влиять на создание модели дерева решений, например, построение дерева на несбалансированном классе. Эти факторы не были учтены в этой демонстрации, но очень важно, чтобы они были рассмотрены во время разработки живой модели.

,

1.10. Деревья решений - scikit-learn 0.23.1, документация

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

Например, в приведенном ниже примере деревья решений учатся на основе данных аппроксимируйте синусоидальную кривую набором правил принятия решений if-then-else.Глубже чем сложнее дерево, тем сложнее правила принятия решений и тем лучше модель.

Некоторые преимущества деревьев решений:

  • Простой для понимания и интерпретации. Деревья могут быть визуализированы.

  • Требует небольшой подготовки данных. Другие методы часто требуют данных нормализация, фиктивные переменные должны быть созданы и пустые значения удалить. Обратите внимание, что этот модуль не поддерживает отсутствие ценности.

  • Стоимость использования дерева (т.е.прогнозные данные) является логарифмической в количество точек данных, используемых для обучения дерева.

  • Способен обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Другие техники обычно специализируются на анализе наборов данных, которые имеют только один тип переменной. Смотрите алгоритмы для более Информация.

  • Способен решать проблемы с несколькими выходами.

  • Использует модель белого ящика. Если данная модель наблюдается в модели, объяснение этого условия легко объясняется булевой логикой.Напротив, в модели черного ящика (например, в искусственной нейронной сети), результаты могут быть более трудными для интерпретации.

  • Возможно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это можно учитывать надежность модели.

  • Хорошо работает, даже если его предположения несколько нарушены истинная модель, из которой были получены данные.

Недостатки деревьев решений включают в себя:

  • Учащиеся по деревьям решений могут создавать слишком сложные деревья, которые не обобщать данные хорошо.Это называется переоснащением. Механизмы такие как обрезка, установка минимального необходимого количества образцов на узле листа или установка максимальной глубины дерева Необходимо избежать этой проблемы.

  • Деревья решений могут быть нестабильными, потому что небольшие изменения в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема решается путем использования деревьев решений в ансамбль.

  • Известно, что проблема изучения дерева оптимальных решений NP-полная под несколько аспектов оптимальности и даже для простых концепции.Следовательно, практические алгоритмы обучения дерева решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где локально оптимальные решения принимаются на каждом узле. Такие алгоритмы не может гарантировать возвращение глобально оптимального дерева решений. это может быть смягчено путем обучения нескольких деревьев в ученике ансамбля, где элементы и образцы выбираются случайным образом с заменой.

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

  • Ученики дерева решений создают необъективные деревья, если доминируют некоторые классы. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед установкой с деревом решений.

1.10.1. Классификация

DecisionTreeClassifier - класс, способный выполнять мультикласс классификация по набору данных.

Как и в других классификаторах, DecisionTreeClassifier принимает в качестве входных данных два массива: массив X, разреженный или плотный, размером [n_samples, n_features] , содержащий обучающие выборки и массив Y целочисленных значений размером [n_samples] , проведение ярлыков классов для учебных образцов:

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

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

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

Альтернативно, вероятность каждого класса может быть предсказана, которая является фракция обучающих образцов того же класса в листе:

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

DecisionTreeClassifier может работать как в двоичном формате (где метки [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0,…, K-1]) классификация.

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

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

После обучения вы можете построить дерево с помощью функции plot_tree :

,
Дерево решений в машинном обучении | Автор Prince Yadav
Источник

Дерево решений - это структура, похожая на блок-схему, в которой каждый внутренний узел представляет тест на объекте (например, подбрасывает ли монета головы или хвосты), каждый листовой узел представляет метку класса (решение принимается после вычисления всех функций) и ветви представляют соединения функций, которые ведут к этим меткам классов. Пути от корня до листа представляют правил классификации .Ниже диаграмма иллюстрирует основной поток дерева решений для принятия решений с метками (Дождь (Да), Нет Дождь (Нет)). Дерево решений

для прогнозирования дождя

Дерево решений - это один из подходов прогнозирующего моделирования, используемых в статистике , , интеллектуальном анализе и машинного обучения .

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

Модели дерева, в которых целевая переменная может принимать дискретный набор значений, называются деревьями классификации . Деревья решений, в которых целевая переменная может принимать непрерывные значения (обычно действительные числа), называются деревьями регрессии . Дерево классификации и регрессии (CART) является общим термином для этого.

В этом посте я постараюсь объяснить, используя примеры.

Формат данных

Данные поступают в виде записей форм.

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

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

Пример

 training_data = [
['Green', 3, 'Apple'],
['Yellow', 3, 'Apple'],
['Red', 1, 'Grape'],
['Red', 1, 'Grape'],
['Yellow', 3, 'Lemon'],
]
# Заголовок = ["Color", "Diameter", "Label"]
# Последний столбец этикетка.
# Первые два столбца являются функциями.

При принятии дерева решений на каждом узле дерева мы задаем разные типы вопросов. На основании заданного вопроса рассчитаем соответствующий ему прирост информации.

Информационное усиление

Информационное усиление используется для определения, на какую функцию делиться на каждом этапе построения дерева. Простота - лучшее, поэтому мы хотим, чтобы наше дерево было маленьким. Для этого на каждом шаге мы должны выбирать разбиение, которое приводит к чистейшим дочерним узлам.Обычно используемый показатель чистоты называется информацией. Для каждого узла дерева информационное значение показывает, сколько информации дает нам функция о классе. Разделение с наибольшим информационным приростом будет принято за первое разделение, и процесс будет продолжаться до тех пор, пока все дочерние узлы не станут чистыми, или пока информационный прирост не станет равным 0.

 class Вопрос: 
"" "Вопрос используется для разделения набор данных. Этот класс просто записывает «номер столбца» (например,например, 0 для цвета) и
«значение столбца» (например, зеленый). Метод «соответствия» используется для сравнения
значения функции в примере со значением функции, сохраненным в вопросе
. Смотрите демо ниже.
"" "def __init __ (self, column, value):
self.column = column
self.value = значение def match (self, example):
# Сравните значение функции в примере со значением функции
# в этот вопрос
val = пример [self.column]
if is_numeric (val):
return val> = self.значение
else:
return val == self.value def __repr __ (self):
# Это просто вспомогательный метод для печати
# вопроса в удобочитаемом формате.
условие = "=="
если is_numeric (self.value):
условие = "> ="
возврат "Является ли% s% s% s?" % (
header [self.column], condition, str (self.value))

Давайте попробуем запросить вопросы и их результаты.

 Вопрос (1, 3) ## Диаметр> = 3? 
Вопрос (0, "Зеленый") ## Является ли цвет == Зеленый?

Теперь мы попытаемся разбить набор данных на основе заданного вопроса.Данные будут разделены на два класса на каждом этапе.

 def section (строки, вопрос): 
"" "Разбивает набор данных. Для каждой строки в наборе данных проверьте, соответствует ли он вопросу. Если
так, добавьте его в« истинные строки », в противном случае добавьте его в« ложные строки ".
" ""
true_rows, false_rows = [], []
для строки в строках:
, если question.match (строка):
true_rows.append (строка)
остальное:
false_rows.append (строка)
возвращает true_rows, false_rows

# Давайте разделим обучающие данные, основываясь на том, являются ли строки красными.
true_rows, false_rows = partition (training_data, Question (0, 'Red'))
# Он будет содержать все «красные» строки.
true_rows ## [['Red', 1, 'Grape'], ['Red', 1, 'Grape']]
false_rows ## [['Green', 3, 'Apple'], ['Yellow' , 3, 'Apple'], ['Yellow', 3, 'Lemon']]

Алгоритм построения дерева решений обычно работает сверху вниз, выбирая переменную на каждом шаге, которую лучше всего разбивает набор элементов , Различные алгоритмы используют разные метрики для измерения лучших .

Сначала давайте поймем значение Pure и Impure .

Pure

Pure означает, что в выбранной выборке набора данных все данные принадлежат одному и тому же классу (PURE).

Нечистый

Нечистый означает, что данные представляют собой смесь разных классов.

Определение примеси Джини

Определение примеси Джини - это измерение вероятности неправильной классификации нового экземпляра случайной величины, если этот новый экземпляр был случайным образом классифицирован в соответствии с распределением меток классов из набора данных.

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

Расчет примеси Джини.

 def gini (строки): 
"" "Рассчитать примесь Джини для списка строк.

Есть несколько различных способов сделать это, я думал, что это был
наиболее кратким. См .:
https: / /en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning#Gini_impurity
"" "
отсчетов = class_counts (ряды)
примесей = 1
для фунтов в подсчете:
prob_of_lbl = count [фунт] / поплавок (len (ряды))
примесей - = prob_of_lbl ** 2
возвратная примесь

Пример

 # Демонстрация 1: 
# Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как работает Gini Impurity.
#
# Сначала рассмотрим набор данных без микширования.
no_mixing = [['Apple'],
['Apple']]
# это вернет 0
gini (no_mixing) ## output = 0

## Демонстрация 2:
# Теперь мы рассмотрим набор данных с соотношение яблок: апельсинов 50:50
some_mixing = [['Apple'],
['Orange']]
# это вернет 0,5 - это означает, что есть 50% вероятность ошибочной классификации
# случайный пример, который мы извлекаем из набор данных.
gini (some_mixing) ## output = 0.5

## Демонстрация 3:
# Теперь рассмотрим набор данных с множеством различных меток
lots_of_mixing = [['' Apple '],
[' Orange '],
['Grape'],
['Grapefruit'],
['Blueberry']]
# Это вернет 0.8
gini (lots_of_mixing) ## output = 0.8
#######

  • Получить список строк (набор данных), которые учитываются при принятии дерева решений (рекурсивно на каждом узле).
  • Рассчитайте неопределенности нашего набора данных или примеси Джини или сколько данных перепутано и т. Д.
  • Создайте список всех вопросов, которые необходимо задать на этом узле.
  • Разделить строки на Истинные строки и Ложные строки на основе каждого заданного вопроса.
  • Рассчитать прирост информации на основе примесей Джини и разделения данных из предыдущего шага.
  • Обновлять максимальный прирост информации на основе каждого задаваемого вопроса.
  • Обновите лучший вопрос, основываясь на получении информации (больше информации).
  • Разделите узел на лучший вопрос. Повторите снова с шага 1 снова, пока мы не получим чистый узел (листовые узлы).

Код для вышеперечисленных шагов

 def find_best_split (lines): 
"" "Найдите лучший вопрос, который нужно задать, итерируя по каждой функции / значению
и вычисляя прирост информации."" "
best_gain = 0 # отслеживать лучший прирост информации
best_question = Нет # отслеживать последовательность созданного им объекта / значения
current_unterminty = gini (строки)
n_features = len (row [0]) - 1 # количество столбцов для столбца в диапазоне (n_features): # для каждого значения функции = установлено ([строка [столбец] для строки в строках]) # уникальные значения в столбце для значения val в значениях: # для каждого значения вопроса = вопрос (столбец , val) # попробуйте разделить набор данных
true_rows, false_rows = partition (lines, question) # Пропустить это разделение, если оно не разделяет набор данных
#.
, если len (true_rows) == 0 или len (false_rows) == 0:
continue # Рассчитать выигрыш информации от этого разделения
gain = info_gain (true_rows, false_rows, current_unterminty) # Вы на самом деле можете использовать '>' вместо ' > = 'здесь
#, но я хотел, чтобы дерево выглядело определенным образом для нашего набора данных игрушек
#.
, если усиление> = best_gain:
best_gain, best_question = усиление, возвращение вопроса best_gain, best_question

#######
# Демонстрация:
# Найдите лучший вопрос, который нужно сначала задать для нашего игрушечного набора данных.
best_gain, best_question = find_best_split (training_data)
best_question
## output - диаметр> = 3?

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

 def build_tree (lines): 
"" "Создает дерево. Правила рекурсии: 1) Поверьте, что это работает. 2) Начните с проверки
на предмет базового варианта (без дополнительной информации). 3) Подготовьтесь к гиганту
трассировки стека.
"" "# Попробуйте разбить набор данных по каждому уникальному атрибуту,
#, рассчитать выигрыш в информации,
# и вернуть вопрос, который дает наибольшее усиление.
выигрыш, вопрос = find_best_split (rows) # Базовый случай: больше никакой информации не получим
# Так как мы не можем задавать больше вопросов,
# мы вернем лист.
, если усиление == 0:
, возврат Лист (строки) # Если мы дойдем до этого, мы нашли полезную функцию / значение
# для разделения.
true_rows, false_rows = раздел (строки, вопрос) # Рекурсивно построить истинную ветвь.
true_branch = build_tree (true_rows) # Рекурсивно построить ложную ветвь.
false_branch = build_tree (false_rows) # Возвращает узел вопроса.
# Здесь записывается лучшая особенность / значение, запрашиваемое на данный момент,
#, а также ветви, которые следует за
# в зависимости от ответа.
return Decision_Node (question, true_branch, false_branch)

Построение дерева решений

Давайте построим дерево решений на основе данных обучения.

 training_data = [
['Green', 3, 'Apple'],
['Yellow', 3, 'Apple'],
['Red', 1, 'Grape'],
['Red', 1, 'Grape'],
['Yellow', 3, 'Lemon'],
]
# Header = ["Color", "Diameter", "Label"]
# Последний столбец - это метка.
# Первые два столбца являются функциями.

my_tree = build_tree (training_data)

print_tree (my_tree)

Выход

 Является ли диаметр> = 3? 
-> Правда:
Цвет == Желтый?
-> Верно:
Прогноз {'Лимон': 1, 'Яблоко': 1}
-> Ложь:
Прогноз {'Яблоко': 1}
-> Ложь:
Прогноз {'Виноград': 2 }

Вывод сверху показывает, что на каждом шаге данные делятся на True и False строк.Этот процесс повторяется до тех пор, пока мы не достигнем конечного узла, где прирост информации равен 0, и дальнейшее разделение данных невозможно, поскольку узлы являются Чистыми.

Преимущество дерева решений

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

Недостаток дерева решений

  • Склонность к переоснащению.
  • Требуется какое-то измерение того, насколько хорошо они себя чувствуют.
  • Необходимо соблюдать осторожность при настройке параметров.
  • Может создавать необъективные изученные деревья, если доминируют некоторые классы.

Как избежать переобучения Модель дерева решений

Переоснащение является одной из основных проблем для каждой модели в машинном обучении. Если модель переоснащена, она будет плохо обобщена для новых образцов. Чтобы избежать переоснащения дерева решений , мы удаляем ветви, которые используют функции, имеющие низкую важность. Этот метод называется Обрезка или после обрезки. Таким образом, мы снизим сложность дерева и, следовательно, улучшим прогнозную точность за счет уменьшения переоснащения.

Сокращение должно уменьшить размер дерева обучения без снижения точности прогнозирования, измеряемой набором перекрестной проверки. Есть 2 основных метода обрезки.

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

Ранняя остановка или предварительная обрезка

Альтернативный метод предотвращения переоснащения состоит в том, чтобы попытаться остановить процесс построения дерева на ранней стадии, прежде чем он произведет листья с очень маленькими образцами. Эта эвристика известна как ранняя остановка , но также иногда известна как деревья предварительных решений.

На каждом этапе разбиения дерева мы проверяем ошибку перекрестной проверки.Если ошибка существенно не уменьшается, мы останавливаемся. Ранняя остановка может привести к тому, что вы остановитесь слишком рано. Текущее разделение может принести небольшую пользу, но, сделав это, последующее разделение более существенно уменьшит ошибку.

Ранняя остановка и обрезка могут использоваться вместе, по отдельности или не использоваться вообще. Деревья решений после обрезки являются более математически строгими, найти дерево по крайней мере так же хорошо, как и раннюю остановку. Ранняя остановка - это быстрое исправление эвристики. При использовании вместе с обрезкой ранняя остановка может сэкономить время.В конце концов, зачем строить дерево только для того, чтобы снова его обрезать?

Дерево решений в реальной жизни

  • Выбор рейса для путешествия

Предположим, вам нужно выбрать рейс для вашего следующего путешествия. Как мы пойдем об этом? Сначала мы проверяем, доступен ли рейс в этот день или нет. Если она недоступна, мы будем искать другую дату, но если она будет доступна, мы ищем продолжительность полета. Если мы хотим иметь только прямые рейсы, мы смотрим, находится ли цена на этот рейс в вашем заранее определенном бюджете или нет.Если это слишком дорого, мы смотрим на другие рейсы, иначе мы бронируем!

  • Обработка ночных пристрастий
Источник: Google

В реальной жизни гораздо больше применений дерева решений. Вы можете проверить это и это для большего количества применений дерева решений.

Из этой статьи я попытался объяснить основы дерева решений и принципы его работы. Вы можете найти исходный код, использованный в этой статье, на github.

Надеюсь, вам понравилась эта статья.Для любых изменений, пожалуйста, напишите мне прямо в этой статье или на LinkedIn. Счастливого обучения - ура 🙂

.

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о