使用Orange3中文版 进行 数据挖掘 机器学习

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 

1、首先启动orange-canvas,界面如下:

 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

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

4、再双击“数据表”进行数据浏览

### 关于 Orange 工具的中文使用教程 Orange3 是一种以可视化编程为核心的数据挖掘机器学习工具,其界面设计直观且模块化,用户可以通过拖放组件(Widgets)构建数据分析流程[^3]。以下是关于如何获取和使用 Orange 的一些指导: #### 安装 Orange3 要安装 Orange3,可以运行以下命令: ```bash pip install orange-canvas ``` 此命令会自动下载并安装最新版本的 Orange3 到您的 Python 环境中[^1]。 #### 中文文档资源 虽然官方文档主要提供英文支持,但在社区中有许多开发者贡献了翻译版的内容以及实战教程。例如,在某些技术博客或 GitHub 仓库中,您可以找到由国内爱好者编写的《Orange3 实战教程》目录及其相关内容[^5]。这些资料通常涵盖了基础操作到高级应用的各种场景。 对于更具体的帮助文件或者指南,建议访问如下链接寻找适合自己的学习材料: - **GitHub 和 GitCode 平台**: 这里可能存有经过汉化的主题样式或其他辅助插件说明文档,比如 `typora-theme-orange-heart` 就是一个很好的例子[^4]。 另外需要注意的是,尽管目前还没有完全统一的标准来覆盖所有的功能描述,但通过搜索引擎输入关键词如“Orange 数据分析入门”、“Python 结合 Orange 教程”,往往能够发现不少实用的文章与视频课程。 #### 基础使用介绍 启动程序之后,您将看到一个空白画布区域用于放置不同的节点(即 widgets),它们代表特定的任务步骤,像加载数据集、预处理特征列、建立预测模型等等。接着只需简单地连接各个部件即可形成完整的计算链条,并即时查看中间结果图表展示效果。 最后提醒一点,由于该软件强调交互性和灵活性的特点,因此实际动手尝试才是掌握它的最佳途径!
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