Orange3数据挖掘简单使用教程

Orange3数据挖掘简单使用教程

  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

  1. 再双击“数据表”进行数据浏览

  1. 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”

  1. 通过面板参数控制和观察数据分布情况
  2. 点击报告,可以预览和保存数据

  1. 点击模型分类中的分类树可以得到分类报告

  1. 同时可以对这个学习器进行测试和评估

### 关于 Orange3使用教程 Orange3 是一款功能强大的数据挖掘机器学习工具,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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