Orange3 使用
一、Orange3數據挖掘工具的介紹
官方網址：https://orange.biolab.si/
正如首頁介紹的那樣：它是一個面向新手和專家的開源的機器學習和數據可視化工具，帶有很多用於數據挖掘或機器學習模型的交互式數據分析工作流程；另外，它綁定了Python語言進行腳本開發。包含一系列數據挖掘流程的組件，比如數據預處理，建模，模型評估以及可視化。
數據預處理主要包括：數據合併（將兩個不同數據集的指定特徵合併爲同一數據集）；數據採樣，數據異常點去除以及相關性檢驗（協方差），rank以及置亂等
模型主要包括：CN2規則歸納，k近鄰，決策樹，隨機森林，支持向量機，線性迴歸，邏輯迴歸，樸素貝葉斯，adaboost，神經網絡，隨機梯度下降等
無監督模型有：距離矩陣，t-SNE，層次聚類，K-means，louvain聚類，PCA，MDS等
另外，還支持文本分析，詞雲可視化等
模型評估主要有：交叉檢驗，混淆矩陣，ROC曲線，lift曲線等
二、Orange get started
1.官網下載最新版本Orange並安裝（沒有其他複雜操作，直接下一步即可，若想修改安裝位置可自定義修改）
說明：Orange自帶最新或最近版本的Python環境，對於複雜的數據集，若Orange自帶組件處理不便時，通常先將文件數據連接至<Python Script>，通過Python處理後再轉換成Orange.Tabel()形式進行後續操作，具體的使用Python進行處理的方法及代碼可參考官方文檔：
http://docs.orange.biolab.si/3/data-mining-library/tutorial/data.html
另外，該文檔還包括一系列使用Python（Orange）進行數據挖掘的一系列編程教程。想要深入瞭解並掌握Orange Python進行數據挖掘需要花時間仔細閱讀並聯系，這裏不再贅述。【當然，如果你已經安裝了Python3以上版本，你也可以直接pip install Orange3使用Python shell進行編程（前提是你已經對Orange的數據結構及相關函數比較熟悉），官方文檔：http://docs.orange.biolab.si/3/data-mining-library/#tutorial】
2.Orange軟件的使用
準備工作：
（1）添加附加組件：你需要在Options中找到Add-ons
點擊後會彈出下圖所示窗口，
其中Filter欄是Orange自帶的部分組件（打對勾的爲已下載，可根據需要自行下載）；如果想安裝其他組件，可如下圖所示點擊Add more，輸入要下載的包名【類似Python pycharm添加Python包的步驟】
（2）對於Orange的簡單操作，官方文檔：https://orange.biolab.si/getting-started/，給出了許多數據挖掘分析的一些例子，具體的可以在打開Orange3軟件後，彈出如下圖所示面板，點擊Examples，
3.細節描述
如上圖所示，SQL Table爲連接數據庫的組件，但對於首次安裝Orange的用戶，點擊後，右側欄中該圖標會出現紅色三角符號，點擊會提示錯誤，please install a backend to use this widget，即缺少SQL的編譯器【Orange只支持PostgreSQL和SQL Server兩種數據庫】
這裏重點說明一下Orange連接PostgreSQL數據庫的操作：
（1）首先，需要下載PostgreSQL的配置文件psycopg2
這裏給出解決辦法，https://blog.biolab.si/2018/02/16/how-to-enable-sql-widget-in-orange/
這裏爲Python3.6版本，也可去https://pypi.org/搜索psycopg2找到對應版本下載
MacOS下載
https://pypi.python.org/packages/8c/a5/0e61d6f4a140a6e06a9ba40266c4b49123d834f1f97fe9a5ae0b6e45112b/psycopg2-2.7.4-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl#md5=1f2b2137c65dc50c16b341774cd822eb
Windows下載：https://pypi.python.org/packages/f9/77/e29b792740ddec37a2d49431efa6c707cf3869c0cc7f28c7411bb6e96d91/psycopg2-2.7.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl#md5=119eb3ab86ea8486ab10ef4ea3f67f15
Linux下載：https://pypi.python.org/packages/92/15/92b5c363243376ce9cb879bbec561bba196694eb663a6937b4cb967e230e/psycopg2-2.7.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl#md5=8288ce1eedf0b70e5f1d8c982fad5a41
（2）下載完成後，打開上述Add-ons，將該.whl文件拖拉至組件欄中，會看到Psycopg已經安裝，此時SQL widget依然不能使用，因爲還未安裝PostGreSQL數據庫，
下載地址爲：https://www.postgresql.org/，下載對應系統的版本並安裝，安裝的過程與MySQL類似，需要編輯用戶名和密碼（務必記住），另外，對於PostgreSQL的界面化管理工具可選用最近版本的Navicate Premium，另外，PostgreSQL是一款強大的開源數據庫，想要詳細瞭解可查閱：http://www.postgresqltutorial.com/，或搜索相關博客。
反之，你只想簡單的用作連接Orange的插件，則在Navicate Premium中可直接將MySQL數據庫中的表直接拖拽複製到PostgreSQL數據庫中，
【注：直接將不屬於PostgreSQL的數據庫文件導入PostgreSQL會報錯（比如：ERROR: unrecognized configuration parameter "foreign_key_checks" , Time: 0.0，因爲不同數據庫存儲數據的格式，結構不同）】
如下圖所示，
然後，選擇Copy Here（Structure and Data）,彈出下圖（右）所示界面，點擊next。。。
當然，也可使用同樣的方法將PostgreSQL中的表複製到MySQL中。
到此，準備工作基本完成。
對於每個組件的使用，可參考官方文檔http://docs.biolab.si/3/visual-programming/index.html。也
可點擊工具後，點擊‘？’號，如下圖所示
下面是Python Script在整個項目中的大致位置。
