Orange3数据挖掘简单使用教程

最新推荐文章于 2025-06-23 08:39:34 发布
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文章标签： 信息可视化 数据挖掘 python orange3中文版 机器学习 orange3
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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

Orange3实战教程：无监督---相关性分析
err2008的专栏
05-12 62
相关性分析是一种用于评估数据集中特征对之间关系的方法，主要通过皮尔逊或斯皮尔曼相关系数来衡量。皮尔逊相关系数适用于线性关系，而斯皮尔曼相关系数则适用于单调关系。分析过程包括计算所有特征对的相关性评分，并生成包含这些评分的数据表。用户可以通过过滤器筛选特征对，并在大型数据集中选择停止计算。以住房数据集为例，相关性分析可以识别出正相关和负相关的特征对，如DIS-NOX特征对显示负相关。通过散点图等可视化工具，用户可以直观地观察这些关系。
Orange3实战教程：光谱学---高光谱
err2008的专栏
05-20 44
HyperSpectra 组件专为绘制和分析高光谱数据的二维图谱设计。它支持从 .map 文件读取数据，并允许用户通过交互式界面进行光谱区域选择和数据处理。组件界面分为两部分：顶部显示选定波数切片的光谱二维分布图，底部展示选定区域的光谱曲线。功能包括图像数值设置（如积分和特征提取）、高光谱切片图谱操作（如放大、选区、保存图像）、光谱曲线分析以及积分方法选区工具。用户可以通过视图分割条调整上下视图的显示比例，支持多种图像保存格式。
Python机器学习库之orange3使用详解
Rocky006的博客
01-10 3661
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。
OrangePi3开发板使用指南
lingyuncao的博客
03-19 1343
资料获取 可以通过官方渠道获取资料： http://www.orangepi.cn/downloadresourcescn/ 也可以在GitHub下载： https://github.com/orangepi-xunlong?tab=repositories 搭建开发环境 获取 编译脚本修改 dts添加设备 ...
Orange3入门
坚持到底
01-27 3347
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。
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 1252
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。
使用Orange3中文版 进行 数据挖掘 机器学习
err2008的专栏
04-03 9664
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 68
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实战教程：文本挖掘---文本预处理
最新发布
err2008的专栏
06-23 407
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。
Orange3实战教程：数据类---SQL表格
err2008的专栏
03-27 52
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：:tangerine:Orange：交互式数据分析
02-03
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
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安装、使用手册
04-26
NULL 博文链接：https://yunlong167167.iteye.com/blog/2369015
Orange3数据可视化（树查看器-决策树）
坚持到底
04-25 1411
分类和回归树的可视化。
Orange3实战教程：转换---分组汇总
err2008的专栏
04-08 41
小部件首先通过“分组变量列表”中选定的变量识别分组。分组由选定变量值的所有独特组合定义。根据选定变量对数据进行分组，并使用选定的聚合方式对列进行聚合计算。第二步，小部件为每个分组计算右侧表格中定义的聚合结果。
Orange3实战教程---导出模型
err2008的专栏
04-07 73
模型可以在不同的 Orange 工作流程中重复使用。通过「加载模型」组件可载入已训练好的模型，该模型可用于预测或其他场景。模型首先需要数据进行训练。训练完成后会输出一个训练好的模型，可通过「保存模型」组件以 pickle 格式保存。预测模型可以保存并重复使用。模型以 Python 的 pickle 格式保存。模型也可以直接导入到 Python 中，并在脚本中使用。
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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