Orange는 표준 및 비표준 기계 학습 및 데이터 마이닝 알고리즘의 거대한 방법을 포함하는 C++ 핵심 개체 및 루틴 라이브러리입니다. 오픈 소스 데이터 시각화, 데이터 마이닝 및 기계 학습 도구입니다.
Orange에서는 현재 알고리즘 및 테스트 디자인의 빠른 프로토타이핑을 위한 스크립트 가능한 설정입니다. 중앙 라이브러리에 있는 파이썬 기반 모듈 세트입니다. 성능 시간이 중요하지 않은 일부 기능을 실행하며, 이는 Python에서 완료됩니다.
여기에는 의사 결정 트리의 예쁜 인쇄, 배깅 및 부스팅, 속성 하위 집합 등을 포함한 여러 작업이 포함됩니다. Orange는 중앙 라이브러리 및 주황색 모듈의 전략이 필요하고 적절한 클라이언트 인터페이스를 제공하는 그래픽 위젯 그룹입니다. 위젯은 디지털 기반 연결을 제공하며 주황색 캔버스라는 시각적 코딩 도구를 사용하여 응용 프로그램으로 수집할 수 있습니다.
Orange는 데이터 마이닝 및 머신 러닝 분야에서 자신의 알고리즘을 만들고 테스트해야 하는 경험이 풍부한 고객 및 분석가 모두에게 해당 코드를 최대한 재사용하며, 단순히 데이터 분석을 위해 짧은 파이썬 텍스트를 읽을 수 있는 영역을 소개하는 사람들에게 권장됩니다. .
Orange의 목표는 실험 기반 선택, 예측 모델링 및 보증 시스템을 위한 플랫폼을 지원하는 것입니다. 그것은 일반적으로 생물 정보학, 게놈 분석, 생물 의학 및 교육에 사용됩니다. 교육에서는 생물학, 생물 의학 및 정보학 후보자에게 데이터 마이닝 및 기계 학습에 대한 더 나은 교육 방식을 지원하는 데 사용할 수 있습니다.
Orange는 개발자, 분석가 및 데이터 마이닝 전문가를 위한 동적 도메인을 제공합니다. Python은 우리의 데이터 마이닝 스크립트가 단순하지만 동적일 수 있는 차세대 스크립팅 언어 및 코딩 환경입니다. Orange는 빠른 프로토타이핑을 위해 요소 기반 접근 방식을 사용합니다. LEGO 브릭을 작동시키는 것처럼 간단히 우리의 분석 기술을 실행하거나 현재 알고리즘을 사용할 수도 있습니다.
주황색 코어 개체 및 Python 모듈에는 계산 및 모델링을 위한 데이터 사전 처리에서 비롯된 여러 데이터 마이닝 서비스가 포함됩니다. 예를 들어, Orange의 하향식 의사결정 트리는 여러 구성요소의 기술 구성으로, 그 중 누군가가 파이썬으로 프로토타입을 만들고 원래 영역에서 사용할 수 있습니다.
Orange 위젯은 Orange에서 명확한 전략을 위한 그래픽 인터페이스를 제공하는 그래픽 개체가 아니라 데이터 세트, 분류 모델, 학습자, 결과를 저장하는 개체와 같은 개체의 연결 및 교환을 위한 적응형 신호 메커니즘이 포함되어 있습니다. 평가. 이러한 모든 개념은 필수적이며 다양한 데이터 마이닝 구조에서 Orange를 식별합니다.