Meneroka Orange3: Membuka dunia baharu perlombongan data dan pembelajaran mesin!

Orange3 ialah alat visualisasi data sumber terbuka dan pembelajaran mesin yang berkuasa Ia mempunyai pemprosesan data yang kaya, analisis dan fungsi pemodelan, menyediakan pengguna dengan penyelesaian perlombongan data dan pembelajaran mesin yang ringkas dan pantas.

Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas fungsi asas dan penggunaan Orange3, dan menggabungkannya dengan senario aplikasi sebenar dan kes kod Python untuk membantu pembaca menguasai kemahiran penggunaan Orange3 dengan lebih baik.

Fungsi asas Orange3 termasuk pemuatan data, prapemprosesan data, pemilihan ciri, pembinaan dan penilaian model, dsb.

Pengguna boleh menggunakan antara muka intuitif untuk menyeret dan melepaskan komponen untuk membina proses data dengan mudah. Pada masa yang sama, pemprosesan data dan tugas pemodelan yang lebih kompleks juga boleh diselesaikan melalui skrip Python.

Di bawah ini kami akan menunjukkan penggunaan Orange3 melalui senario aplikasi praktikal.

Andaikan kami mempunyai data pengguna tapak web e-dagang, yang termasuk umur, jantina, sejarah pembelian dan maklumat lain pengguna. Matlamat kami adalah untuk menggunakan data ini untuk meramalkan sama ada pengguna cenderung untuk membeli produk tertentu.

Mula-mula, kita perlu memuatkan data dan melakukan prapemprosesan:

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)

Seterusnya, kita boleh melakukan pemilihan ciri dan memilih ciri yang mempunyai kesan pada sasaran ramalan. Dalam Orange3, langkah ini boleh dicapai menggunakan pelbagai algoritma pemilihan ciri:

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

Kemudian, kita boleh membina model pembelajaran mesin untuk meramalkan gelagat pembelian pengguna. Dalam Orange3, anda boleh memilih algoritma klasifikasi yang berbeza untuk membina model, seperti pepohon keputusan, regresi logistik, dll.:

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

Akhir sekali, kami boleh menilai prestasi model dan membuat ramalan.

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

Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan Orange3 untuk menyelesaikan tugasan perlombongan data dan pembelajaran mesin. Orange3 menyediakan pelbagai komponen dan algoritma, membolehkan pengguna membina proses data secara fleksibel dan mendapatkan hasil dengan cepat.

Selain contoh di atas, Orange3 juga menyokong pengelompokan, regresi, perlombongan peraturan persatuan dan tugas lain, yang sesuai untuk pelbagai senario analisis data.

Secara keseluruhannya, Orange3 ialah alat visualisasi data dan pembelajaran mesin yang berkuasa dan mudah digunakan yang sesuai untuk analisis data dan aplikasi pemodelan oleh saintis data, penyelidik dan jurutera.

Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami Orange3 dan mengaplikasikan Orange3 dalam kerja praktikal untuk menyelesaikan masalah perlombongan data dan pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Meneroka Orange3: Membuka dunia baharu perlombongan data dan pembelajaran mesin!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!