Orange3实战教程:可视化---树状查看器

树状查看器

一种分类与回归树的可视化工具。

输入

• 树:决策树

输出

● 选中数据:从树节点中选择的实例
● 数据:包含额外列(标记数据点是否被选中)的完整数据集

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。

  1. 输入信息:显示输入数据的基本信息。
  2. 显示选项
    • 放大与缩小
    • 调整树宽:悬停节点时显示信息气泡。
    • 调整树的深度
    • 调整边宽:根据所选边宽绘制节点间的连接线。
      • 若选择「固定」,所有边宽相同。
      • 若选择「相对于根节点」,边宽表示节点实例占训练数据总实例的比例。此时,越靠近树底部的边会越细。
      • 若选择「相对于父节点」,边宽表示节点实例占父节点实例的比例。
    • 定义目标类别:可根据数据中的类别动态调整。
  3. 保存图像:将树状图保存为 .svg
### Orange 3 数据分析和可视化实例教程 Orange 3 是一个强大的数据分析和可视化工具,尤其适合那些希望通过图形化界面进行数据探索的用户。以下是几个关于 Orange 3 在数据可视化机器学习方面的实例教程,帮助用户快速上手。 #### 实例 1:销售数据可视化 通过 Orange 3 的中文版,可以轻松实现销售数据的可视化分析[^2]。该实例中,用户可以通过加载数据集并使用内置的小部件(Widgets)来创建数据流。例如: - **文件小部件**:用于加载 CSV 或 Excel 文件。 - **散点图小部件**:用于绘制变量之间的关系。 - **柱状图小部件**:用于展示分类数据的分布。 以下是一个简单的代码示例,展示如何在 Python 环境中加载 Orange 3 并运行基本的数据可视化任务: ```python import Orange from Orange.widgets import gui, settings # 加载数据集 data = Orange.data.Table("sales_data.csv") # 使用散点图小部件 scatter_plot = Orange.widgets.visualize.OWScatterPlot() scatter_plot.set_dataset(data) ``` #### 实例 2:雷达图可视化 雷达图是一种多维数据可视化的有效方式。Orange 3 提供了专门的小部件来生成雷达图[^3]。通过此功能,用户可以直观地比较不同类别的特征值。例如,在功能基因组学数据集中,雷达图能够清晰区分不同类别的实例。 #### 实例 3:散点图与智能投影 当数据集包含多个属性时,手动遍历所有属性对以寻找有意义的散点图几乎是不可能的任务。Orange 3 提供了“寻找信息丰富的投影”功能,能够自动优化二维投影空间[^4]。具体而言: - 对于分类变量,颜色设置基于每个实例在二维投影空间中的最近邻统计结果。 - 对于数值型变量,颜色设置则基于决定系数(R²)衡量的局部同质性。 #### 实例 4:树状查看器 树状查看器Orange 3 中用于决策树可视化的强大工具[^5]。它允许用户调整树的深度、边宽以及目标类别定义。此外,还可以保存生成的树状图为 .svg 或 .png 文件,并导出详细的分析报告。 #### 安装与环境配置 为了更好地使用 Orange 3,建议安装 Anaconda 环境,这样可以同时使用 R、Jupyter Notebook 和 Orange 等工具[^1]。安装步骤如下: 1. 下载并安装 Anaconda。 2. 打开终端或命令行工具。 3. 运行以下命令安装 Orange 3: ```bash conda install -c conda-forge orange3 ```
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