Orange3入门

一、内容简介

Orange3 是一个开源的机器学习和数据可视化桌面软件。它允许你通过简单的拖放技术来创建数据分析工作流程。Orange3 提供了一个友好的图形化用户界面,非常适合初学者使用,同时也为熟练的数据科学家提供了数据探索和建模的强大功能。

在 Orange3 中,数据分析过程被设计为工作流程,它顺畅地转换并可视化数据,使用机器学习算法进行建模,并创建了可视化的数据呈现。每个流程都是一系列称为 "widget" 的模块,它们通过渠道连接在一起进行通信。

Orange3 中的一些主要功能如下:

数据可视化:Orange 提供了丰富多样的数据可视化方法,例如散点图、箱线图、直方图、热力图、雷达图,以及其他图例。这些可视化工具使你能够以直观的方式表示和解释数据。

数据预处理:Orange 提供了一些预处理工具,如过滤、排序、创建新变量、离散化等,这些工具几乎覆盖了所有常见的数据预处理任务。

机器学习:Orange 支持广泛的无监督和监督学习算法,比如聚类、分类、回归以及数据探索等。

特征选择和评估:在模型建立之后,还需要进行特征选择和模型评估以优化模型性能,Orange 为此提供了自动和交互式的工具。

数据加载和保存:Orange 支持多种数据格式,如 .csv 文件、SQL 数据库甚至 Google Sheets,都可以方便地导入或导出。

Orange3 可以用于数据挖掘、数据分析、统计分析、机器学习、教学研究等诸多领域,丰富的功能和模块使其在数据科学领域有广泛的用途。

二、课程内容

1.Orange3安装

下载地址:

https://orangedatamining.com/download/

免安装绿色版:

https://download.biolab.si/download/files/Orange3-3.36.2.zip

2.汉化DIY

链接: https://pan.baidu.com/s/1QNElTsv1yaAQdUutzsMPNQ?pwd=p6iq

数据组件分组

转换组件分组

可视化组件分组

模型组件分组

评估分类/回归性能分组

无监督学习

3-Orange3创建快方式

快捷方式命令:%COMSPEC% /C start D:\dev\software\portable\Orange3-3.36.2\Orange\pythonw.exe -m Orange.canvas

4-数据导入(文件&数据表格组件)

学生成绩表格 Excel文件内容

### 关于 Orange3 的使用教程 Orange3 是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具,适用于数据分析、数据可视化以及模型构建。以下是关于如何获取并利用 Orange3 进行数据可视化的具体指导。 #### 安装指南 为了开始使用 Orange3,需先完成安装过程。可以通过 Python 软件包管理器 pip 来实现快速安装: ```bash pip install orange3 ``` 如果需要更复杂的配置或者特定的功能模块,则可以单独安装对应的附加组件[^1]。 #### 图形化界面入门 Orange3 提供了一种基于拖拽的工作流设计方式,用户无需编写任何代码即可完成复杂的数据分析任务。启动程序后,可以看到一系列预设的组件(Widgets),这些组件涵盖了从数据加载到模型评估的所有必要步骤[^2]。 - **数据导入**: 使用 File 或 SQL 等 widget 加载本地文件或数据库中的数据集。 - **数据探索**: 利用 Data Table 和 Scatter Plot widgets 查看原始数据分布情况。 - **特征工程**: 通过 Select Columns, Impute Missing Values 等 tools 对数据进行清洗与转换。 #### 编程接口介绍 对于熟悉编程环境的技术人员来说,Orange3 同样支持通过 Python API 实现更加精细的操作。下面展示一段简单示例代码用来说明如何调用 Orange3 中的分类算法: ```python from Orange.data import Table from Orange.classification import TreeLearner # Load dataset data = Table("iris") # Train model learner = TreeLearner() model = learner(data) print(model) ``` 此段代码展示了如何加载 iris 数据集,并训练一棵决策树来进行预测[^3]。 #### 高级应用实例 除了基础的数据处理外,Orange3 还具备许多高级特性比如集成学习、深度神经网络等。例如,在图像识别领域中,我们可以借助 Deep Learning Add-on 添加 TensorFlow 支持从而搭建卷积神经网络(CNN)。 ---
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