Explorer Orange3 : ouvrir un nouveau monde de data mining et d’apprentissage automatique !

Orange3 est un puissant outil open source de visualisation de données et d'apprentissage automatique. Il dispose de riches fonctions de traitement, d'analyse et de modélisation des données, offrant aux utilisateurs des solutions simples et rapides d'exploration de données et d'apprentissage automatique.

Cet article présentera brièvement les fonctions de base et l'utilisation d'Orange3, et le combinera avec des scénarios d'application réels et des cas de code Python pour aider les lecteurs à mieux maîtriser les compétences d'utilisation d'Orange3.

Les fonctions de base d'Orange3 incluent le chargement de données, le prétraitement des données, la sélection de fonctionnalités, la création et l'évaluation de modèles, etc.

Les utilisateurs peuvent utiliser l'interface intuitive pour glisser-déposer des composants afin de créer facilement des processus de données. Dans le même temps, des tâches plus complexes de traitement de données et de modélisation peuvent également être réalisées via des scripts Python.

Ci-dessous, nous démontrerons l'utilisation d'Orange3 à travers un scénario d'application pratique.

Supposons que nous disposions des données utilisateur d'un site Web de commerce électronique, qui incluent l'âge, le sexe, l'historique des achats et d'autres informations de l'utilisateur. Notre objectif est d'utiliser ces données pour prédire si un utilisateur est enclin à acheter un certain produit.

Tout d'abord, nous devons charger les données et effectuer un prétraitement :

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)

Ensuite, nous pouvons effectuer une sélection de fonctionnalités et sélectionner les fonctionnalités qui ont un impact sur la cible de prédiction. Dans Orange3, cette étape peut être réalisée à l'aide de différents algorithmes de sélection de fonctionnalités :

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

Ensuite, nous pouvons construire un modèle de machine learning pour prédire le comportement d'achat de l'utilisateur. Dans Orange3, vous pouvez choisir différents algorithmes de classification pour construire des modèles, tels que des arbres de décision, une régression logistique, etc. :

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

Enfin, nous pouvons évaluer les performances du modèle et faire des prédictions.

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

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser Orange3 pour effectuer des tâches d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Orange3 fournit une multitude de composants et d'algorithmes, permettant aux utilisateurs de créer des processus de données de manière flexible et d'obtenir des résultats rapidement.

En plus des exemples ci-dessus, Orange3 prend également en charge le clustering, la régression, l'exploration de règles d'association et d'autres tâches, ce qui convient à divers scénarios d'analyse de données.

Dans l'ensemble, Orange3 est un outil de visualisation de données et d'apprentissage automatique puissant et facile à utiliser, adapté aux data scientists, aux chercheurs et aux ingénieurs en analyse et modélisation de données.

J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre Orange3 et à appliquer Orange3 dans des travaux pratiques pour résoudre les problèmes d'exploration de données et d'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!