Orange3数据预处理(分类器组件)

已于 2024-03-20 10:02:31 修改
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分类专栏： Orange3入门 文章标签： Orange3 python 数据可视化 机器学习 数据挖掘
于 2024-03-20 10:02:09 首次发布
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版权

创建类属性

        从字符串属性创建类属性。

输入
    数据：输入数据集

输出
    数据：具有新类变量的数据集

功能
创建类属性功能从一个已存在的离散或字符串属性中创建一个新的类属性。该组件匹配所选属性的字符串值，并为匹配的实例构造一个新的用户定义的值。

视频教程：关注我不迷路, 抖音：Orange3dev


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Orange3中文版界面菜单功能介绍
err2008的专栏
03-17 141
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。在可视化图中选择数据子集，联动其他组件实时更新分析结果（如选择散点图中的异常点，查看其在数据表中的记录）。预处理（Preprocess）：包含数据过滤（Select Rows）、缺失值处理、离散化等工具。散点图（Scatter Plot）：探索变量间关系，支持交互式选择数据子集。分类算法：如决策树（Tree）、支持向量机（SVM）、随机森林等。
orange3教育：Orange用于Orange 3的机器学习和数据挖掘的教育小部件
01-31
Orange3-教育 用于机器学习和数据挖掘的教育部件。 执照：CC-BY-NC-3.0 为了在商业上使用此软件包，请获得许可证。 Educational Add-on中的小部件演示了几个关键的数据挖掘和机器学习过程。 这些小部件对初学者很有用，以帮助他们理解数据挖掘中关键算法的内部工作，并使教师能够直观地解释教室中的各种方法。 安装 要使用pip安装附加组件 pip install Orange3-Educational 要从源代码安装加载项，请运行 python setup.py install 要向Orange注册此附加组件，但将代码保留在开发目录中（请勿将其复制到Python的site-packages目录中），请运行 python setup.py develop 用法 安装后，该附加组件中的小部件已向Orange注册。 要从终端运行Orange，请使用 python3 -m Orange.canvas 新的小部件位于“教育”部分下的工具箱栏中。
Orange3数据挖掘简单使用教程
err2008的专栏
01-29 4769
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。
Orange的数据挖掘聚类简单小实验（K-means）
weixin_44012721的博客
09-25 2098
Orange不可能全部介绍，只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验，把实验过程中的问题总结起来，避免后面的人走弯路。记录实验的目的，绝对不仅仅是证明成功，更是提醒后来者实验的问题，去解决重现实验的问题，这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析，专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容 在说到聚小实验类之前，不得不提到Orange可以作为模块导入python，因此不仅可以使用可视化操...
Orange3第一个实战：销售数据可视化
程序小白博客
06-26 5265
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
Orange 学习3 - Evaluate模块简介-1
Sim Pro的博客
11-25 3350
Orange 中Evaluation模块简介-1 篇幅受限，接着看，剩下的内容在 Orange 中Evaluation模块简介-2中
Orange3数据预处理(预处理器组件)
最新发布
坚持到底
03-10 929
Orange3 提供了一系列的数据预处理工具，这些工具可以帮助用户在数据分析之前准备好数据
Orange3数据预处理(转换器组件)
坚持到底
03-09 759
该组件接收数据，然后重新应用之前在模板数据上执行的转换。 这些转换包括选择变量的子集以及从数据中出现的其他变量计算新的变量， 例如，离散化、特征构建、主成分分析（PCA）等。
Orange3数据预处理(分组组件)
坚持到底
02-03 454
Group By是Orange3中一个非常有用的组件，它允许用户对数据集进行聚合操作，类似于SQL中的GROUP BY语句或Pandas库中的`groupby`方法
Orange3数据预处理(列选择组件)&数据角色及类型描述
坚持到底
02-25 1380
数据角色及类型描述
数据挖掘神器Orange初步使用
微小冷的学习笔记
10-28 3816
介绍数据挖掘工具Orange从安装到初步使用的基本流程
origin汉化包，绝对好用！！！！
10-24
origin 汉化专用，当然如果你是老外那就对你毫无用处喽。
python orange3汉化_在Anaconda中安装Orange3：g++和libstdc不匹配++
weixin_39574708的博客
12-10 1259
我运行的是Fedora25，它是gcc/g++/libstdc++版本6.3.1附带的。我还运行Anaconda4.3.1版，它附带了libstdc++ 6.0.19。在当我在Anaconda下安装Orange3时(通过说“pip install Orange3”)，有些文件是用Fedoras g++编译的，但是链接到Anacondas libstdc++：注意输出的第三行：$ ldd ~/ana...
Orange3数据预处理(唯一组件)
坚持到底
03-01 533
删除重复的数据实例。
Orange数据挖掘工具介绍
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Orange3 使用 一、Orange3数据挖掘工具的介绍        官方网址：https://orange.biolab.si/        正如首页介绍的那样：它是一个面向新手和专家的开源的机器学习和数据可视化工具，带有很多用于数据挖掘或机器学习模型的交互式数据分析工作流程；另外，它绑定了Python语言进行脚本开发。包含一系列数据挖掘流程的组件，比如数据预处理，建模，模型评估以及可视化...
python 数据挖掘库orange3 介绍
crispto的博客
11-02 3175
orange3 是一个非常适合初学者的data mining library. 它让使用者通过拖拽内置的组件来形成工作流。让你不需要写任何代码就可以体验到数据挖掘和可视化的魅力。它的桌面如下，这里我创建了 3 个节点，分别是数据集、小提琴图，散点图其中 Datasets 是从 左边的 Data 组件库中拖拽过来的，Datasets 是 orange3 内置的数据集，比如非常常用的iris（鸢尾花） 数据集。双击桌面上的 Datasets 就能选择不同的数据集来作为下一步的数据来源。
Orange3入门
坚持到底
01-27 3013
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。
使用Orange进行数据挖掘之分类(3)------决策树
云计算?
01-04 2383
决策树 决策树基本 决策树类似流程图，内部节点表示在一个属性的上的测试，比如age属性是否大于30等，每个分支代表一个属性测试的输出，最下层的叶子节点代表具体的类。 下面是《数据挖掘：概念与技术》上的例子，数据为： 根据ID3算法生成的决策树如下： 生成据测树的基本算法 在这一算法步骤(6)中计算信息增益 我们对每个分布计算期望信息。 对于age= ”<=30”...
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