Orange3实战教程---导出模型

最新推荐文章于 2025-07-21 08:45:32 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习 数据挖掘 orange3中文版 scikit-learn python
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导出模型

预测模型可以保存并重复使用。模型以 Python 的 pickle 格式保存。

保存模型

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。

加载模型

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。

在 Python 中加载

模型也可以直接导入到 Python 中，并在脚本中使用。

import pickle

with open('model.pkcls', 'rb'
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Orange3实战教程：转换---分组汇总
err2008的专栏
04-08 112
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：教育---梯度下降
最新发布
err2008的专栏
07-31 448
摘要： 梯度下降小部件是一个教育工具，用于可视化展示逻辑回归或线性回归中的梯度下降算法。它能根据数据类型自动选择回归类型（离散类别用逻辑回归，连续类别用线性回归），并允许用户交互式调整参数如学习率、步长，通过步进/回退功能观察算法收敛过程。小部件支持数据可视化、模型预测和结果导出功能，可用于教学演示和算法理解。示例展示了在Iris数据集上执行逻辑回归梯度下降，以及在Housing数据集上进行线性回归的完整流程。
Orange3数据挖掘简单使用教程
err2008的专栏
01-29 5299
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机器学习库之orange3使用详解
Rocky006的博客
01-10 3855
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。
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 1497
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
err2008的专栏
05-22 577
本文介绍了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实战应用。光谱学部分涵盖了多文件处理、光谱预处理、插值、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、参数优化等；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包括数据采样、缺失值填补、离散化等操作。此外，还介绍了文本分类、生物基因聚类、乳腺癌亚群分析等进阶应用实例，以及工作流构建、模型导出和中文界面指南等实
Orange3实战教程：可视化---树状查看器
err2008的专栏
04-18 89
如下方流程图所示，选中数据会以粗体点在散点图中高亮显示，并在数据表中展示子集。需确保将树数据作为子集传递（例如：先将散点图连接到文件组件，再连接到树状查看器）。若查看器与树模型同时打开，任何重新运行树生成算法的操作都会实时更新可视化结果。将数据表连接到查看器，并在组件间设置「数据」而非「选中数据」的链接。此时，完整数据集将附加一列元数据，标记实例是否被选中（「是」或「否」）。本工具支持分类树和回归树的二维可视化。用户可通过选择节点，使工具输出与该节点关联的数据，从而实现探索性数据分析。
sklearn实战-----2.随机森林
zjmy的博客
06-16 1557
1 概述 1.1 集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通 过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在 现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预 测疾病的风险和病患者的易感性。在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树（GBDT），Xgboost等集成 算法的身影也随处可见，可见其效果之好，应用之广。
Orange3实战教程：图像分析---导入图片
err2008的专栏
07-21 158
摘要：本文介绍了Orange软件中的"导入图片"功能，可加载指定目录中的图片并生成数据集，包含图片名称、路径、尺寸等信息。该功能支持子文件夹分类，并能与图像嵌入、机器学习模型等组件配合使用。文中演示了使用该功能区分莫奈和马奈画作的示例，同时提醒用户注意图片路径列的格式要求。
orange环境搭建工具
01-13
包括bochs虚拟机，nasm编译器，bochs安装源码，winimage软件，orange环境搭建步骤。 验证均可用。
Orange3入门
坚持到底
01-27 3859
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。
OrangePi3开发板使用指南
lingyuncao的博客
03-19 1402
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实战教程---导出可视化图表
err2008的专栏
04-07 168
若需深度编辑或高度自定义图表，可导出 Matplotlib 的 Python 代码。（直接保存或通过 Matplotlib 生成），以及生成 Matplotlib 的 Python 代码。可视化是数据科学的重要组成部分，缺乏可视化的分析报告是不完整的。Orange 提供了多种保存和修改可视化图表的功能。点击调色板图标打开可视化设置界面，可修改字体、字号、标题等属性。（可缩放矢量图形），可用 Inkscape 等矢量图形软件编辑。保存按钮可将图表保存至本地，调色板按钮可打开可视化设置对话框。
使用Orange3中文版 进行 数据挖掘 机器学习
热门推荐
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”
20230128-数据挖掘好帮手-Orange3使用记录
mengfan_1993的博客
06-24 3381
Orange3是一个很简单快捷的数据挖掘和探索软件，能快速的应用机器学习算法对数据进行分析，但是中文版的教程偏少，因此结合YouTube上的官网视频及其他资料，在此对软甲的使用技巧进行简单的记录的总结。能力有限，部分内容可能不够准确，如有发现，会及时修改。
Orange3实战教程：光谱学---高光谱
err2008的专栏
05-20 96
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。
Orange3实战教程：评估---测试与评分
err2008的专栏
05-08 365
在泰坦尼克数据集中，手动选择“性别”和“舱位”作为特征，测试决策树、SVM和朴素贝叶斯的性能。底部表格显示基于AUC的模型对比：决策树优于SVM的概率接近1，优于朴素贝叶斯的概率为0.001（等效区间阈值为0.1）。例如，若基于AUC指标，数值0.95表示行模型有95%的概率优于列模型。若启用等效区间，下方小数值表示差异可忽略的概率（基于贝叶斯t检验）。例如，对包含3个类的分类器，分别计算每个类作为目标类的指标，最终按类样本量加权平均。选择评分指标和等效区间（ROPE），用于判断模型差异是否可忽略。
（超详细）机器学习，利用yolov5从零开始训练自己的模型----------模型的训练及应用
hy2270139582的博客
03-20 6971
就此终结，对于gui界面本人只是略懂皮毛，不再讲诉。若需要此项目进行学习，可去下载。
Orange Pi 4G-IoT屏幕驱动移植教程
3. 屏幕驱动移植相关概念： - 屏幕驱动是指操作系统与显示屏之间交互的软件层，负责将图形数据正确地显示在屏幕上。 - 移植屏幕驱动通常是指在新的硬件平台上部署或修改已有的驱动程序，以确保系统能够识别并正确...
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