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1. 데이터 준비 data > dataset > abalone 2. 데이터 불러오기 3. 데이터 살펴보기 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone UCI Machine Learning Repository: Abalone Data Set Data Set Characteristics: Multivariate Number of Instances: 4177 Area: Life Attribute Characteristics: Categorical, Integer, Real Number of Attributes: 8 Date Donated 1995-12-01 Associated Tasks: Classification Missing Values? No Number of We..

1. 기계학습 모델 오렌지3의 model 위젯개변과 분야를 간단히 정리 해 보자 모델 개념 분야 선형회귀 Linear Regression 수치로 이루어진 변수들의 관계를 함수로 나타내고 새로운 수치를 예측 지도 - 회귀 최근접 이웃 kNN k-NN(k-Nearest Neighbors) 새로운 데이터가 들어왔을때 데이터간의 거리가 가까운 데이터를 확인하여 분류하는 기계학습 모델 지도 - 분류 로지스틱 회귀 logistic - Regression 입력값을 결합하여 어던 사건의 발생 가능성을 확률적으로 예측 지도 - 분류 서포트 벡터 머신 SVM 집단사이의 마진을 최대화하는 결정 기계를 찾는 학습 모델 지도- 분류 나이브 베이즈 Naive Bayes 데이터 특성들이 단순하게 독립적으로 영향을 미친다는 베이즈 ..

1. 기계학습 모델 오렌지3의 model 위젯개변과 분야를 간단히 정리 해 보자 모델 개념 분야 선형회귀 Linear Regression 수치로 이루어진 변수들의 관계를 함수로 나타내고 새로운 수치를 예측 지도 - 회귀 최근접 이웃 kNN k-NN(k-Nearest Neighbors) 새로운 데이터가 들어왔을때 데이터간의 거리가 가까운 데이터를 확인하여 분류하는 기계학습 모델 지도 - 분류 로지스틱 회귀 logistic - Regression 입력값을 결합하여 어던 사건의 발생 가능성을 확률적으로 예측 지도 - 분류 서포트 벡터 머신 SVM 집단사이의 마진을 최대화하는 결정 기계를 찾는 학습 모델 지도- 분류 나이브 베이즈 Naive Bayes 데이터 특성들이 단순하게 독립적으로 영향을 미친다는 베이즈 ..

1. 위젯의 연결 - 기능을 수행하는 아이콘들로 위젯을 불러와 연결하는 과정을 통해 데이터 처리, 시각화, 모델 적용 등 분석 평가를 할 수 있다. - 위젯끼리 연결되면 점선이 실선으로 변경 2. 위젯의 유형 : 점선 방향을 통해 입출력 지원 여부를 확인 할 수 있다. - 오른쪽 점선 : 출력만 지원 - 양쪽의 점선 : 입출력 모두 지원 - 왼쪽의 점선 : 입력만 지원 3. 위젯의 추가 및 삭제 - 위젯클릭, 드래그, 오른쪽 마우스 클릭후 원하는 위젯 선택 - 삭제 할 위젯의 오른쪽 마우스 클릭 후 삭제, del 키 4. 위젯의 연결 : 드래그 하여 연결하면 실선으로 변경 됨 5. 프로젝트 수행 데이터준비 모델학습 성능평가 [예제] iris 데이터셋을 활용한 데이터 시각화 1. 새파일 데이터 준비 2. ..

1. 기본화면구성 좌 / 우 화면 구성 좌측 작업에 필요한 메뉴, 위젯, 설명, 작업 정보 등... 1) 메뉴바 2) 위젯이 정렬된 카테고리 3) 선택 된 위젯의 설명문 출력 4) 작업정보, 위젯의 정렬, 텍스트 주석, 화살표 추가 등 작업 실행 일시 정지 도움창 활성화 기능 지원 2. 시작 new : 새로만들기 open : 열기 Recent : 최근 파일 Video Tutorials : 사용법 Get started : 안내 사이트 연결 Example : 예제 Documnet : 설명서 3. 위젯 카테고리 오렌지에서는 위젯을 통해 다양한 프로그래밍 작업을 쉽게 할 수 있다. 자세한 위젯의 관한 사이트는 아래에서 안내하고 있다. https://orangedatamining.com/widget-catalog..

1. Orange 프로그램 소개 orange3 가 어떤 프로그램인지 살펴보자. 비전공자 / 초보자를 위한 기계학습과 데이터 분석을 위한 오픈소스 소프트웨어 코딩없이 위젯을 이용한 데이터 시각화와 이를 통해 간단한 데이터 분석을 수행 통계 분포, 상자 그림 및 산점도를 탐색하거나 의사 결정 트리, 계층적 군집화, 열 지도, MDS 및 선형 투영법 등 그래프 제작 데이터 모델을 생성하고 그 성능을 평가 가능 2. Orange3 설치 1. 프로그램 파일 다운로드 https://orangedatamining.com/download/#windows Download Linux / Source Anaconda If you are using python provided by Anaconda distribution, y..