Orange3实战教程：模型---树算法

最新推荐文章于 2025-05-08 08:43:14 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 算法 scikit-learn 数据挖掘 机器学习 人工智能 深度学习 orange3中文版
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树算法

一种带有前向剪枝的树算法。

输入

• 数据：输入数据集
• 预处理：预处理方法

输出

● 学习器：决策树学习算法
• 模型：训练好的模型

树算法通过类别纯度（分类目标变量使用信息增益，数值目标变量使用均方误差）将数据分割为节点。它是随机森林的基础组件。Orange 中的树算法为自主研发，可处理分类和数值型数据集，同时支持分类和回归任务。

  1. 命名学习器：可在其他组件中显示的名称，默认为“Tree”。
  2. 树参数：
    ● 生成二叉树：将节点分割为两个子节点。
    • 叶节点最小实例数：若启用，算法不会生成导致任一分支包含少于指定数量的训练实例的分割。
    ● 不分割子集小于：禁
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Orange3实战教程：模型---梯度提升
err2008的专栏
04-24 29
梯度提升是一种用于回归和分类的机器学习技术，它通过集成多个弱预测模型（通常是决策树）来生成预测模型。梯度提升可与“Rank”组件结合用于特征评分（示例见“Learners as Scorers”）。对于分类任务（如心脏病数据集），可通过“测试与评分”组件比较所有可用方法的效果。：将更改同步到其他组件。勾选“自动应用”后，更改将自动生效。使用基于决策树的梯度提升进行预测。：默认名称为“梯度提升”。
Orange3数据挖掘简单使用教程
err2008的专栏
01-29 4932
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。
Orange3数据可视化（树查看器-决策树）
坚持到底
04-25 1393
分类和回归树的可视化。
Orange 学习3 - Evaluate模块简介-2
Sim Pro的博客
11-25 1403
对Evaluate模块的简介2
Orange 学习3 - Evaluate模块简介-1
Sim Pro的博客
11-25 3480
Orange 中Evaluation模块简介-1 篇幅受限，接着看，剩下的内容在 Orange 中Evaluation模块简介-2中
orange实现逻辑回归_分别用逻辑回归和决策树实现鸢尾花数据集分类
weixin_42322219的博客
01-17 773
学习了决策树和逻辑回归的理论知识，决定亲自上手尝试一下。最终导出决策树的决策过程的图片和pdf。逻辑回归部分参考的是用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类,感谢原作者xiaoyangerr注意：要导出为pdf先必须安装graphviz(这是一个软件)并且安装pydotplus这个包,把它的graphviz加入系统的环境变量path，否则会报错决策树from sklearn.datasets import ...
Orange3实战教程：模型---随机森林
err2008的专栏
04-24 85
在构建单棵树时，每个节点会从随机抽取的属性子集中选择最佳分裂属性（因此称为“随机”）。随机森林是一种集成学习方法，适用于分类、回归等任务。将其连接至“预测”组件，再将“文件”组件连接至“随机森林”和“单棵决策树”，最后观察两种模型的预测结果。：使用房价数据（housing）。在“测试与评分”组件中比较随机森林、线性回归和常数模型的性能。随机森林可与“特征排序”组件结合使用，用于评估特征重要性。如需禁用默认预处理，需将空的“预处理”组件连接至学习器。随机森林既可用于分类任务，也可用于回归任务。
Orange3实战教程：模型---随机梯度下降
err2008的专栏
05-06 661
随机梯度下降（SGD）部件使用随机梯度下降算法，通过线性函数最小化选定的损失函数。该算法每次仅考虑一个样本以近似真实梯度，并根据损失函数的梯度同步更新模型。对于回归任务，它返回最小化损失和的预测器（即 M 估计量），尤其适用于大规模和稀疏数据集。使用鸢尾花数据集，通过“测试与评分”部件比较 SGD 和决策树的性能。使用房屋数据集，通过“预测”部件对比 SGD、线性回归和 kNN 的预测效果。SGD 可用于特征评分（配合“排序”部件）。通过随机梯度近似法最小化目标函数。：预处理方法（可选）
Orange3实战教程：评估---测试与评分
最新发布
err2008的专栏
05-08 308
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。
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘可视化平台
TURING.DT
07-19 6823
对于高级用户，可以通过开发自定义的组件（Widget）实现扩展的功能，或者在 Python 中利用 Orange 代码库编写数据挖掘脚本程序。为了方便初学者，Orange 提供了许多实用的工作流示例。打开 Orange 主界面，左侧显示了默认安装时提供的许多机器学习、预处理以及可视化的算法，这些功能被划分为 5 个组件集（数据、可视化、模型、评估以及无监督算法）。欢迎界面提供了新建、打开工作流（workflow）的快捷方式以及各种教程、示例和使用文档，关闭该界面就进入了 Orange 主界面。
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。
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-survival-analysis:Orange用于Orange3数据挖掘套件的生存分析附加组件
03-16
Orange3-生存分析 Orange3生存分析附加的数据挖掘套件。 安装 通过选项-加载项从Orange加载项安装程序进行安装。 要从源代码运行安装加载项 pip 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 pip install -e . 用法 安装后，该附加组件中的小部件已在Orange中注册。 要从终端运行Orange，请使用 orange-canvas 或者 python -m Orange.canvas 新窗口小部件将显示在“生存分析”部分下的工具箱栏中。
Orange3 数据源教程
err2008的专栏
03-17 82
Orange3支持多种数据源，如tab，Excel、CSV、线上数据集，数据库（暂时只支持mssqlserver），默认为tab文件，.tab 文件名扩展名主要是指与专有的 MapInfo 格式相关联的 MapInfo 表文件 （.tab） 文件类型。它是 MapInfo/TAB 数据集中的主文件--除了 .tab 文件外，还包括 .dat（dBASE 数据库）、.map（地图对象）、.id（地图绑定）和其他几个可选文件的多文件实体。在数据库中，.tab扩展名代表SQL表脚本（.tab）文件类型。
Orange3实战教程---构建工作流
err2008的专栏
04-07 202
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。
Knime VS Orange3的第一个实战:销售数据可视化
程序小白博客
06-27 1775
写在前面 昨天使用orange3建立了第一个数据分析模型，通过导入CSV数据，通过清洗数据（简单过滤），生成可视化直观面积图和饼状图。文章参考：《Orange3第一个实战：销售数据可视化》。今天使用knime，基于同一个数据实现同一个功能，最后生成chart。该数据包来自Knime官方。 模块 其中csv reader不用过多解释，读取CSV文件，Column Filter 是对数据的过滤，官方给出的作用说明是： 在左侧的节点存储库面板中： 在搜索字段中写入“列过滤节点” 将列过滤器节点拖放到您的工作流
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 397
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
4.3.1有监督学习（三） - 决策树（Decision Tree） - 剪枝（Pruning）
Orange_Spotty_Cat的博客
08-13 4217
简介 决策树是与有监督学习中的常用方法。决策树的算法多见于分类问题中，即我们常说的分类树（Classification Tree）；少数情况下，决策树也可以用于连续问题，即回归树（Regression Tree）。若构建决策树的自变量过多，会产生高维度、过拟合等问题，因此，需要在全树的基础上进行剪枝，保留最有效的自变量，删除不那么重要的自变量。这一过程，就叫剪枝。 一句话解释版本： 剪枝分为...
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