Orange3实战教程：可视化---评分表查看器

最新推荐文章于 2025-07-22 22:21:52 发布
最新推荐文章于 2025-07-22 22:21:52 发布
阅读量233 收藏
点赞数 7
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 学习 scikit-learn 数据挖掘 人工智能 机器学习 深度学习 Orange3中文版
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/147440758

评分表查看器

一个用于可视化评分表预测结果的小部件。

输入

  • 分类器：训练好的评分表模型
  • 数据：用于在不同实例上可视化预测结果的数据集

输出

  • 特征：评分表中使用的特征

评分表查看器小部件提供了一种简单直观的方式来可视化评分表模型的预测结果。该小部件的输入包括一个训练好的评分表模型和一个可选的（实例）数据集，用于展示预测结果。小部件会生成一个表格，可视化每个特征对最终评分的贡献。评分越高，表示该个体被分类为目标类别的可能性越大。每个特征的贡献值可为正或负，分别表示其增加或降低风险的程度。

示例

在此示例中，我们首先对数据进行抽样，其中一部分用于训练评分表模型，另一部分输入至表格小部件。此配置允许我们选择实例并观察评分表在未见过的新数据上的表现。

通过该示例，我们学习如何解读评分表。模型包含五个决策参数，分值范围为-5至5

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Orange3实战教程：可视化---线性投影
err2008的专栏
04-21 30
以鸢尾花（Iris）数据集为例，初始投影显示萼片宽度和萼片长度能够较好地区分山鸢尾（Iris setosa）与其他两类，而花瓣长度则是区分变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）的最佳属性。评分基于分类（准确率）或回归（均方误差）的 k-近邻分类器在二维投影上的表现，反映投影中类别的分离程度。“线性投影”组件与其他可视化组件（如“文件”组件）配合使用。该组件用于显示带有类别标签数据的线性投影，支持多种投影类型，如环形布局、线性判别分析和主成分分析。
Python与数据可视化案例：电影评分可视化
master_chenchen的博客
08-19 778
IMDb（Internet Movie Database），作为全球最大的电影数据库网站，提供了大量的电影信息，包括评分、评论、演员表等。要开始我们的数据之旅，首先得获取IMDb的数据集。幸运的是，有很多公开的数据集可以免费下载，比如Kaggle上的IMDb数据集就是一个不错的选择。这里我们将使用一个包含电影基本信息和评分的数据集。假设我们已经下载了数据集，并将其保存为movies.csv文件，那么接下来就是打开这个“宝藏”的钥匙了——Python。# 加载数据# 查看前5条记录。
分类模型的可视化评分技术
weixin_43857576的博客
11-29 1971
准确度统计数据（例如整体准确度）量化了机器学习模型在没有任何对照参考（例如随机猜测或现有模型）的新数据上的预期性能。 这就是为什么我们还需要可视化模型评估 - 或评分 - 技术来在更广泛的背景下显示模型性能：针对不同的分类阈值，与其他模型相比，以及从资源使用的角度来看。在本文中，我们将解释如何使用 ROC 曲线、提升图和累积增益图评估分类模型。 用例：流失预测模型 我们将通过用于流失预测的随机森林模型（100 棵树）演示视觉模型评估技术的实用性。 我们使用包含 3333 名电信客户的数据集，包括他们的合.
特征选择与评分可视化显示
步步心愿的博客
04-02 2646
特征选择与评分可视化显示 在上一篇推文中，我们讲述了判定各个特征与标签的相关性，对特征进行选择，本文，我们将会利用sklearn中的SelectKBest和SelectPercentile默认的"f_classif"（通过方差分析）给特征进行打分 ，并且进行排序和可视化，希望本篇文章能够帮助你进一步挖掘数据当中特征之间的统计关系。 我们进行选取鸢尾花数据集为例进行讲解 1. 导入数据科学库 fro...
Orange3实战教程：文本挖掘---语义查看器
err2008的专栏
07-02 14
摘要（145字）： 语义查看器是一款文本分析工具，用于识别语料库中与关键词相关的文档片段。用户输入预处理后的文档集合和关键词表，系统通过计算句子级语义相似度（SBERT嵌入向量余弦值）匹配内容，并支持阈值过滤和分级显示（全文/段落/句子）。典型应用场景包括：预处理文本后提取特征词，人工补充关键词（如"princess"等），通过语义匹配定位相关文本（如标记童话故事中的皇室角色段落）。该工具可视化展示匹配文档、分数及上下文，适用于精准文本挖掘与分析。
Orange3实战教程：评估---预测
err2008的专栏
05-08 44
该部件接收一个数据集和一个或多个预测模型（如已训练的模型，而非学习算法），输出数据及其预测结果。），包含303名胸痛患者数据，目标为判断是否存在血管狭窄（类别变量）。），通过“决策树”部件构建预测模型，再将模型与待预测数据（使用“文件”部件加载心脏病数据集（使用“数据集”部件加载训练数据（展示模型对数据的预测结果。）连接至“预测”部件。
Orange3实战教程：无监督---相关性分析
err2008的专栏
05-12 59
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：文本挖掘---情感分析
err2008的专栏
06-25 542
本文介绍了情感分析工具的功能和应用。该工具采用多种基于词典的方法（Liu & Hu、Vader、多语言情感词典、SentiArt、LiLaH情感词典）分析文本情感倾向，支持包括英语、中文等在内的40多种语言。文章展示了使用案例：分析2016年美国大选推文的情感倾向，通过数据处理流程（采样、聚类、可视化）识别负面推文。各方法计算方式不同，如Liu Hu通过正负面词差值归一化得出百分比情感得分，Vader则提供复合情感评分。工具还支持用户上传自定义词典进行个性化分析。文末附有相关研究文献和完整支持语言列
Orange3实战教程---构建工作流
err2008的专栏
04-07 209
Orange 的核心原则是可视化编程，即每个分析步骤都封装在一个小部件（widget）中。用户将小部件放置在画布上，并将其连接成分析工作流程，流程从左到右执行。Orange 的可视化图表是交互式的，用户可以从图表中选择数据实例并传递到下游。小部件加载数据（例如著名的鸢尾花数据集）。让我们从一个简单的工作流程开始。小部件完成，而新数据的预测则通过。
【Linux】重生之从零开始学习运维之Mysql安装
qq_40427704的博客
07-21 259
【代码】【Linux】重生之从零开始学习运维之Mysql安装。
Python编程进阶知识之第二课学习网络爬虫（selenium）
m0_74977182的博客
07-18 1392
selenium库是一种用于 Web 应用程序测试的工具，它可以驱动浏览器执行特定操作，自动按照脚本代码做点击、输入、打开、验证等操作，支持的浏览器包括 IE、Firefox、Safari、Chrome、Opera 等。而在办公自动化中如果经常需要使用浏览器操作某些内容，就可以使用selenium库来实现，例如将大量数据上传到网页中，与requests库不同的是，selenium库是基于浏览器的驱动程序来驱动浏览器执行操作的。且浏览器可以渲染网页代码，因此通过selenium。
C++编程学习（第13天）
醉后不知天在水，满船清梦压星河。
07-22 840
C++的选择结构
学习小结记录
A57645467的博客
07-22 543
1、首先客户端位置是一台电脑或手机，在打开浏览器以后，比如输入http://www.zdns.cn的域名，它首先是由浏览器发起一个DNS解析请求，如果本地缓存服务器中找不到结果，则首先会向根服务器查询，根服务器里面记录的都是各个顶级域所在的服务器的位置，当向根请求http://www.zdns.cn的时候，根服务器就会返回.cn服务器的位置信息。2、递归服务器拿到.cn的权威服务器地址以后，就会寻问cn的权威服务器，知不知道http://www.zdns.cn的位置。
学习日志7.21
2301_80146401的博客
07-21 473
本文摘要介绍了数据报表处理中的关键函数和美化技巧。主要内容包括：1）常用聚合函数（SUM、AVG、MAX等）及日期处理方法；2）SUMIF、SUMIFS等条件函数的应用；3）环比、同比的计算方法；4）数据验证和错误处理技巧；5）报表美化三要素（字体调整、边框划分、条件格式）；6）双表美化步骤和汇报格式建议。重点强调了函数语法、常见错误规避以及通过格式优化提升报表可读性的实用技巧。
Git核心功能简要学习
qq_51013517的博客
07-21 163
git clone 下载，（注意：直接下载压缩包不会维护git init相关信息）git branch -a 查看有那些分支 （不同仓库可能有稳定版本和开发版本）git fetch：从远程仓库下载最新的提交记录和分支信息（但不会自动合并）。git checkout <branch name> 切换到那个分支。
tlias智能学习辅助系统--根据ID查询学员(实战)
2402_84971234的博客
07-21 141
摘要：该代码展示了一个基于Spring Boot的学生信息查询功能实现，采用分层架构设计。包含Controller层接收请求并返回结果，Service接口定义业务逻辑，ServiceImpl实现类调用Mapper，以及Mapper接口通过注解方式执行SQL查询。通过@GetMapping实现RESTful风格的API，使用@Operation添加Swagger文档说明，各层之间通过ID参数传递数据，最终返回查询到的学生信息。
JavaWeb学习打卡11（cookie（甜点）详解）
最新发布
2301_80044465的博客
07-22 574
用户打开一个浏览器，点击了很多超链接，访问多个web资源，关闭浏览器，这个过程可以称之为会话。一个学生来过教室，下次再来教室，我们会知道这个同学，曽经来过，称之为有状态的会话。客户端 服务端。
从零开始学习 NumPy 库：核心功能与实践指南
2201_75607087的博客
07-22 1234
本文系统介绍了NumPy库的核心功能与应用。主要内容包括：数组创建与属性操作、维度变换、元素选取与修改、数学运算、组合与分割、随机数生成、文件读写、统计计算以及数组拷贝机制。NumPy提供了高效的多维数组对象和丰富的运算工具，支持从列表转换、特殊数组生成到复杂矩阵运算等操作。特别强调了数组的视图与副本概念、元素级与矩阵级运算的区别，以及常用的统计函数应用。通过具体代码示例，展示了NumPy在科学计算中的基础性作用，为数据处理和机器学习等领域提供了核心支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

err2008

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值