Orange3数据挖掘简单使用教程

原创 已于 2025-03-25 13:27:17 修改 · 5.2k 阅读 · 10 ·
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#数据分析 #数据挖掘 #人工智能

于 2023-01-29 18:08:21 首次发布

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

  1. 首先启动orange-canvas，界面如下：

  1. 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

  1. 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

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使用Orange3中文版 进行 数据挖掘 机器学习
err2008的专栏
04-03 1万+
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”
Orange3实战教程：实例---文本预处理
err2008的专栏
04-09 98
文本挖掘需要仔细的预处理。下面是一个使用简单的预处理从文档创建tokens的工作流。首先，它应用小写，然后将文本拆分为单词，最后，它删除频繁的非索引词。预处理是特定于语言的，因此在需要时将语言更改为文本的语言。预处理的结果可以在词汇云中观察。双击 词汇云 组件，便可观察到最频繁的tokens：在对话框的左边能看到词汇的权重和词汇名称，通过选项也可以调整颜色和倾斜度。
Orange3入门
坚持到底
01-27 3820
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。
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘和机器学习平台
最新发布
likuoelie的博客
10-11 952
Orange是一个开源的数据挖掘和机器学习平台，采用可视化编程方式，用户可通过拖拽组件构建数据分析工作流。它支持交互式数据探索、多种机器学习算法，并允许Python脚本扩展。Orange特别适合教育和研究，提供直观的界面和丰富的可视化工具。最新版本为3.39.0，支持Windows、macOS和Linux系统。作为GPL许可的免费工具，它既能满足初学者需求，又能通过Python集成实现高级功能。
Orange3数据预处理(公式组件)
坚持到底
03-19 1177
为您的数据集添加新特征。
Knime VS Orange3的第一个实战:销售数据可视化
程序小白博客
06-27 1882
写在前面 昨天使用orange3建立了第一个数据分析模型，通过导入CSV数据，通过清洗数据（简单过滤），生成可视化直观面积图和饼状图。文章参考：《Orange3第一个实战：销售数据可视化》。今天使用knime，基于同一个数据实现同一个功能，最后生成chart。该数据包来自Knime官方。 模块 其中csv reader不用过多解释，读取CSV文件，Column Filter 是对数据的过滤，官方给出的作用说明是： 在左侧的节点存储库面板中： 在搜索字段中写入“列过滤节点” 将列过滤器节点拖放到您的工作流
Python数据挖掘和机器学习工具库之orange3使用详解
Rocky006的博客
08-16 1483
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。
Orange3实战教程：数据类---SQL表格
err2008的专栏
03-27 170
SQL 小部件用于访问 SQL 数据库中存储的数据。支持连接 PostgreSQL（需安装 psycopg2 模块）或 SQL Server（需安装 pymssql 模块）。包含自带的 C 库（如 libpq 和 libssl），即使客户端有其他版本库，也会优先使用自带的。若需保持库的二进制可升级性，请从源码编译 psycopg2。为处理大型数据库，Orange 会尝试直接在数据库内执行部分计算，而无需下载数据。或根据错误提示操作（若安装失败），也可直接安装预编译的。若未安装这些扩展，数据将被下载到本地。
Orange3实战教程：文本挖掘---文本预处理
err2008的专栏
06-23 468
本文介绍了文本预处理的流程和方法。预处理主要包括转换（如小写化）、分词（如按单词或句子拆分）、归一化（如词干提取）、过滤（如停用词去除）、N-gram生成和词性标注等步骤。文章详细说明了每个处理模块的功能选项，包括7种分词方式、5种归一化方法以及多种过滤规则（停用词、词频、正则表达式等）。同时强调了处理顺序的重要性，建议流程应为：转换→分词→词性标注→归一化→过滤→N-gram。最后提供了两个应用示例：图书摘要的词云分析和推文预处理，展示了预处理工具的实际使用场景。文末还附有常用正则表达式参考。
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘可视化平台
TURING.DT
07-19 7746
对于高级用户，可以通过开发自定义的组件（Widget）实现扩展的功能，或者在 Python 中利用 Orange 代码库编写数据挖掘脚本程序。为了方便初学者，Orange 提供了许多实用的工作流示例。打开 Orange 主界面，左侧显示了默认安装时提供的许多机器学习、预处理以及可视化的算法，这些功能被划分为 5 个组件集（数据、可视化、模型、评估以及无监督算法）。欢迎界面提供了新建、打开工作流（workflow）的快捷方式以及各种教程、示例和使用文档，关闭该界面就进入了 Orange 主界面。
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。
Python实现的数据挖掘分析系统Orange
12-26
国外开发者用Python实现的、具有GUI的开源数据挖掘和可视化分析平台；其实现算法和库可供研究和使用
Orange_0.0.5数据挖掘软件下载
06-07
Orange 由斯洛文尼亚大学计算与信息学系的生物信息实验室 BioLab 进行开发，是一款免费开源的数据挖掘软件，可在官网下载，支持 Windows, Linux 和 MacOS。 Orange 由 C++ 和 Python 开发，包含了一系列的可视化组件可以进行数据预处理，建模和模型评估的功能，并且用户还可以在 Python 里调用 Orange。Orange 可以支持分类、回归和聚类算法，全流程采用图形化操作。 Orange 的优点就是开源免费，可视化操作，可以帮助有经验的工程师快速建模，适合高级用户。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 552
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。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
试用Orange进行数据挖掘：Classification
SUMR_2014的博客
11-07 597
环境 -------------------------------------------------------- Kubuntu 12.04/Python 2.7.3/Orange 2.0b 准备工作 -------------------------------------------------------- #1.下载Orange的源码和Numpy的源码 ...
【免费下载】 橙色（Orange）数据分析工具教程
gitblog_00892的博客
08-12 2725
橙色（Orange）是一款开源的数据分析和可视化软件，它专为非程序员设计，但同时也适合数据科学家进行快速原型设计。Orange提供了图形界面工作流，允许用户通过拖拽和连接不同组件来实现数据分析任务。此外，它还支持Python编程接口，让开发者能够自定义功能或扩展工具包。 该项目在GitHub上的仓库地址是：[https://github.com/sumory/orange.git](https:...
Python机器学习库之orange3使用详解
Rocky006的博客
01-10 3846
数据科学和机器学习是当今科技领域的重要组成部分，而数据分析和建模通常是其中的关键步骤。Python Orange3 是一个功能强大且易于使用的开源工具，它结合了数据可视化、数据分析和机器学习，为数据科学家和分析师提供了一个全面的平台。本文将深入介绍 Python Orange3，包括其基本概念、安装方法、示例代码以及一些高级用法，以帮助大家掌握这一强大的数据科学工具。
数据挖掘神器Orange初步使用
微小冷的学习笔记
10-28 4656
介绍数据挖掘工具Orange从安装到初步使用的基本流程
orange3教程
04-18
### 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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