Orange3入门

原创 已于 2024-03-09 11:20:12 修改 · 3.8k 阅读 · 47 ·
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#python #数据可视化 #机器学习

于 2024-01-27 15:09:14 首次发布

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

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orange软件：预测模型：逻辑回归
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Orange安装教程（附安装包）Orange3.38下载详细安装图文教程
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Orange3.38是一款功能强大的开源数据分析工具，安装过程简单快捷：1)下载安装包并解压；2)双击运行安装程序；3)等待自动安装完成。安装后即可通过桌面图标启动软件，其直观的界面支持拖拽式数据流构建，特别适合非编程用户进行可视化分析。使用技巧包括：及时保存工作流、合理规划组件连接顺序、利用多视图分析功能等。这款工具既适合数据分析新手，也能满足研究者的需求，是探索数据规律的理想选择。
Orange3数据挖掘简单使用教程
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如果我们想要以表格的方式预览数据，可以双击或者拖动“数据表”，然后鼠标左键点“文件”组件右边的弧线拖到“数据表”右边的弧线，并建立了数据连接。点击左边数据栏，拖到“文件“组件到控制台，然后双击，弹出对话框，选择数据源文件，对话框会呈现文件的相关信息。Orange3数据挖掘！全中文界面，简单易上手，通过托拉拽即可完成相关的设置，适合新手，简单教程。也可以点击可视化分类里的散点图进行数据可视化，使其连接到“数据表”点击模型分类中的分类树可以得到分类报告。点击报告，可以预览和保存数据。
Python数据挖掘和机器学习工具库之orange3使用详解
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Orange3 是一个基于组件的 Python 数据挖掘和机器学习工具箱，适用于初学者和专家。它提供了直观的用户界面，使用户可以通过拖放的方式构建数据分析工作流。同时，Orange3 还支持脚本编写，允许用户在 Python 环境中进行更复杂的分析和建模。本文将详细介绍 Orange3 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
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思路 具体思路参见knime简单入门实操：https://zhuanlan.zhihu.com/p/144406237 图4中的示例工作流从CSV文件中读取数据，过滤列的子集，过滤掉一些行，并在两个图中可视化数据：堆积面积图和饼图，您可以在图5中看到：一个显示销售额随时间的变化，另一个显示不同国家在总销售额上的份额。 数据集 https://files.knime.com/sites/default/files/sales_data.csv Orange3实现 这里实际使用的是橙现智能汉化的orange3中
Python Orange3库：数据挖掘与机器学习的终极利器
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更多Python学习内容：ipengtao.comOrange3是一个开源的数据挖掘和机器学习库，提供了丰富的工具和算法来处理和分析数据。Orange3的图形用户界面使得非编程用户也能轻松进行数据分析，而其Python API则为编程用户提供了强大的灵活性。本文将详细介绍Orange3库的安装、主要功能、基本操作、高级功能及其实践应用，并提供丰富的示例代码。安装Orange3可以通过pip进行安装...
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橙子 是面向新手和专家的数据挖掘和可视化工具箱。 要使用Orange来探索数据，不需要编程或深入的数学知识。 我们相信，基于工作流的数据科学工具通过隐藏复杂的底层机制并公开直观的概念，从而使数据科学民主化。 拥有数据或有动机窥探数据的任何人都应该有这样做的手段。 贡献 想参与吗？ 加入我们 ，在#general中自我介绍！ 查看我们的，它可能会回答一些问题，并概述了我们遵守的标准。 查看我们的小部件开发 有关编写Orange小部件的全面指南。 如果您正在寻找一个好的起点，请查看我们的 。 橙色生态系统 Orange的开发主要分为三个存储库： 实现画布元素， 实现了小部件窗口的界面元素， 将所有内容整合在一起，并实现了基础数据挖掘工具箱。 此外，附加组件还针对其他更特殊的用例实现了其他小部件。 以下是我们的第一方加载项列表： 配置 建立虚拟环境。 我们推荐 。 conda create python=3 --name orange3 分叉您选择的存储库。 按下页面右上角的fork按钮 克隆它。 git clone ssh://git@github.com/<y
【Ubuntu开发入门之“悟空派wukongpi/香橙派orangepi H3 linux开发③kernel移植调试“】
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Orange3 实战教程
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本教程详细介绍了Orange3在光谱学、无监督学习、模型评估、数据可视化、数据处理与转换等多个领域的应用。光谱学部分涵盖了多文件处理、光谱预处理、插值和高光谱分析等工具；无监督学习部分包括Louvain聚类、DBSCAN、流形学习、PCA等算法；模型评估部分涉及ROC分析、混淆矩阵、参数拟合器等；数据可视化部分提供了散点图、热力图、箱线图等工具；数据处理与转换部分则包括数据采样、缺失值填补、离散化等操作。此外，教程还提供了进阶应用实例和其他工具的使用指南，帮助用户构建工作流、导出模型和设置中文界面。
orange3一个不需要编程知识进行数据挖掘和机器学习的python工具箱
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到这里就对数据集完成了t-SNE处理，当然你可以调整参数以便合理的进行t-SNE，接下来也可以对数据进行进一步模型构建，这里orange3通过它强大的图形化界面，使得用户可以轻松地探索数据、构建模型，并将抽象的算法转化为直观、可视化的过程。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
【亲测免费】 Orange3入门资源文件介绍
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Orange3入门资源文件介绍 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 本仓库提供了一个名为“Orange3入门”的资源文件下载。该资源文件旨在帮助初学者快速上手Orange3数据分析工具。 资源文件内容 该资源文件包含了以下内容： Orange3的基本介绍 安装指南 常用功能和组件的详细说明 示例数据集和分析流程 常见问题解答 使用说明 下载资源文件并解压缩。 按...
机器学习之-Anaconda-Orange3安装
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参考
使用Orange3中文版 进行 数据挖掘 机器学习
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新版Orange3，全中文界面，简单易上手，通过托拉拽即可完成相关的设置，适合新手，欢迎交流学习 维新：mytooop 口Q 726008 交流群：681586766。3、 如果我们想要以表格的方式预览数据，可以双击或者拖动“数据表”，然后鼠标左键点“文件”组件右边的弧线拖到“数据表”右边的弧线，并建立了数据连接。2、点击左边数据栏，拖到“文件“组件到控制台，然后双击，弹出对话框，选择数据源文件，对话框会呈现文件的相关信息。5、也可以点击可视化分类里的散点图进行数据可视化，使其连接到“数据表”
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### 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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