Разработчик (и) | Университет Любляны |
---|---|
Первый выпуск | 10 октября 1996 г.; 24 года назад (1996-10-10) |
Стабильный выпуск | 3.24.1 / 17 января 2020 г.; 8 месяцев назад (17.01.2020) |
Репозиторий | Orange Repository |
Написано на | Python, Cython, C ++, C |
Операционная система | Кросс-платформенный |
Тип | Машинное обучение, Интеллектуальный анализ данных, Визуализация данных, Анализ данных |
Лицензия | GPLv3 или позже |
Веб-сайт | оранжевый.biolab.si |
Orange - это открытый источник машина визуализации данных, обучение и инструментарий интеллектуального анализа данных. Он имеет визуальное программирование интерфейс для быстрого качественного исследования анализа данных и интерактивных данных визуализации.
Типичный рабочий процесс в Orange 3.Orange - это компонентный программный пакет визуального программирования для визуализации данных, машинного обучения, интеллектуального анализа данных и анализа данных.
Оранжевые компоненты называются виджетами, и они варьируются от простой визуализации данных, выбора подмножества и предварительной обработки до эмпирической оценки обучения алгоритмов и прогнозного моделирования.
Визуальное программирование реализуется через интерфейс, в котором рабочие процессы создаются путем связывания предопределенных или разработанных пользователем виджетов, в то время как опытные пользователи могут использовать Orange в качестве библиотеки Python для манипулирования данными и изменения виджетов..
Orange - это пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом, выпущенный под GPL. Версии до 3.0 включают основные компоненты в C ++ с оболочками в Python, которые доступны на GitHub. Начиная с версии 3.0, Orange использует стандартные библиотеки Python с открытым исходным кодом для научных вычислений, такие как numpy, scipy и scikit-learn, а его графический пользовательский интерфейс работает в рамках кроссплатформенной Qt.
Установка по умолчанию включает ряд алгоритмов машинного обучения, предварительной обработки и визуализации данных в 6 наборах виджетов (данные, визуализация, классификация, регрессия, оценка и неконтролируемый). Дополнительные функции доступны в виде надстроек (биоинформатика, слияние данных и анализ текста).
Orange поддерживается в macOS, Windows и Linux, а также может быть установлен из репозитория индекса пакетов Python (установка Orange3 с помощью пакета pip).
По состоянию на май 2018 г. стабильная версия - 3.13 и работает с Python 3, тогда как устаревшая версия 2.7, работающая с Python 2.7, все еще доступна.
Orange состоит холста интерфейса, на котором пользователь размещает виджеты и создает рабочий процесс анализа данных. Виджеты предлагают базовые функции, такие как чтение данных, отображение таблицы данных, выбор функций, обучение предикторов, сравнение алгоритмов обучения, визуализация элементов данных и т. Д. Пользователь может интерактивно исследовать визуализации или загружать выбранное подмножество в другие виджеты.
Виджет «Дерево классификации» в Orange 3.0Программа предоставляет платформу для выбора экспериментов, систем рекомендаций и прогнозного моделирования и используется в биомедицине, биоинформатика, геномные исследования и преподавание. В науке он используется как платформа для тестирования новых алгоритмов машинного обучения и для внедрения новых методов в генетике и биоинформатике. В образовании он использовался для обучения методам машинного обучения и интеллектуального анализа данных студентов, изучающих биологию, биомедицину и информатику.
Различные проекты основаны на Orange либо путем расширения основных компонентов с помощью надстроек, либо с использованием только Orange Canvas для использования реализованных функций визуального программирования и графического интерфейса.