Entdecken Sie Orange3: Eröffnen Sie eine neue Welt des Data Mining und maschinellen Lernens!

Orange3 ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool für Datenvisualisierung und maschinelles Lernen. Es verfügt über umfangreiche Datenverarbeitungs-, Analyse- und Modellierungsfunktionen und bietet Benutzern einfache und schnelle Lösungen für Data Mining und maschinelles Lernen.

In diesem Artikel werden die Grundfunktionen und die Verwendung von Orange3 kurz vorgestellt und mit tatsächlichen Anwendungsszenarien und Python-Codefällen kombiniert, um den Lesern zu helfen, die Verwendungsfähigkeiten von Orange3 besser zu beherrschen.

Zu den Grundfunktionen von Orange3 gehören das Laden von Daten, die Datenvorverarbeitung, die Funktionsauswahl, die Modellerstellung und -bewertung usw.

Benutzer können die intuitive Benutzeroberfläche verwenden, um Komponenten per Drag-and-Drop zu verschieben und Datenprozesse einfach zu erstellen. Gleichzeitig können auch komplexere Datenverarbeitungs- und Modellierungsaufgaben über Python-Skripte erledigt werden.

Im Folgenden demonstrieren wir den Einsatz von Orange3 anhand eines praktischen Anwendungsszenarios.

Angenommen, wir haben Benutzerdaten einer E-Commerce-Website, die das Alter, das Geschlecht, die Kaufhistorie und andere Informationen des Benutzers umfassen. Unser Ziel ist es, anhand dieser Daten vorherzusagen, ob ein Nutzer zum Kauf eines bestimmten Produkts geneigt ist.

Zuerst müssen wir die Daten laden und eine Vorverarbeitung durchführen:

import Orange# 加载数据data = Orange.data.Table("user_data.csv")# 数据预处理preprocessor = Orange.preprocess.Preprocessor()preprocessed_data = preprocessor(data)

Als nächstes können wir eine Feature-Auswahl durchführen und Features auswählen, die einen Einfluss auf das Vorhersageziel haben. In Orange3 kann dieser Schritt mithilfe verschiedener Algorithmen zur Funktionsauswahl erreicht werden:

# 特征选择feature_selector = Orange.feature.selection.SelectBestFeatures(k=5)selected_data = feature_selector(preprocessed_data)

Dann können wir ein maschinelles Lernmodell erstellen, um das Kaufverhalten des Benutzers vorherzusagen. In Orange3 können Sie verschiedene Klassifizierungsalgorithmen zum Erstellen von Modellen auswählen, z. B. Entscheidungsbäume, logistische Regression usw.:

# 模型建立learner = Orange.classification.TreeLearner()classifier = learner(selected_data)

Schließlich können wir die Leistung des Modells bewerten und Vorhersagen treffen.

# 模型评估results = Orange.evaluation.testing.cross_validation([learner], preprocessed_data, folds=5)print(Orange.evaluation.CA(results))

Durch die oben genannten Schritte können wir Orange3 verwenden, um Data-Mining- und maschinelle Lernaufgaben abzuschließen. Orange3 bietet eine Fülle von Komponenten und Algorithmen, die es Benutzern ermöglichen, Datenprozesse flexibel aufzubauen und schnell Ergebnisse zu erhalten.

Zusätzlich zu den oben genannten Beispielen unterstützt Orange3 auch Clustering, Regression, Assoziationsregel-Mining und andere Aufgaben, die für verschiedene Datenanalyseszenarien geeignet sind.

Insgesamt ist Orange3 ein leistungsstarkes, benutzerfreundliches Datenvisualisierungs- und maschinelles Lerntool, das sich für Datenanalyse- und Modellierungsanwendungen durch Datenwissenschaftler, Forscher und Ingenieure eignet.

Ich hoffe, dieser Artikel kann den Lesern helfen, Orange3 besser zu verstehen und Orange3 in der praktischen Arbeit anzuwenden, um Probleme im Bereich Data Mining und maschinelles Lernen zu lösen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntdecken Sie Orange3: Eröffnen Sie eine neue Welt des Data Mining und maschinellen Lernens!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!