Baixar Orange Python: um guia para mineração de dados e aprendizado de máquina
Python é uma linguagem de programação popular amplamente usada para vários fins, como desenvolvimento da Web, ciência de dados, aplicativos de desktop e muito mais. O Python possui um rico conjunto de bibliotecas e ferramentas que facilitam o trabalho com dados e a execução de cálculos complexos. Uma dessas ferramentas é o Orange, uma plataforma poderosa e fácil de usar para mineração de dados e aprendizado de máquina.
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Orange é um projeto de código aberto que fornece uma interface gráfica do usuário (GUI) para criar fluxos de trabalho de análise de dados visualmente. Ele também possui uma biblioteca Python que pode ser usada para criar scripts e estender sua funcionalidade. A Orange oferece suporte a vários tipos de dados, como tabelas, texto, imagem, rede, etc., e oferece uma grande coleção de widgets que podem ser usados para executar tarefas como pré-processamento de dados, visualização, modelagem, avaliação etc.
Neste artigo, você aprenderá como baixar e instalar Python e Orange em diferentes sistemas operacionais. Você também aprenderá como executar o Orange e explorar alguns de seus recursos. Ao final deste artigo, você poderá usar o Orange para seus próprios projetos de mineração de dados e aprendizado de máquina.
Baixe e instale Python
Antes de poder usar o Orange, você precisa ter o Python instalado em seu computador. O Python está disponível para vários sistemas operacionais, como Windows, macOS e Linux. Existem diferentes maneiras de baixar e instalar o Python, dependendo do seu sistema operacional. Aqui estão alguns dos métodos comuns:
janelas
Se estiver usando o Windows, você tem três opções para instalar o Python:
Microsoft Store: você pode instalar o Python a partir do aplicativo Microsoft Store em seu dispositivo Windows 10. Esta é a maneira mais fácil de colocar o Python em seu computador sem precisar configurar nada manualmente.Basta procurar por "Python" no aplicativo da Microsoft Store e escolher a versão que deseja instalar.
instalador completo: Você pode baixar o instalador completo no site oficial do Python . Isso permitirá que você personalize suas opções de instalação, como o local de instalação, os recursos que deseja incluir ou excluir, etc. Você também pode escolher entre diferentes versões do Python, dependendo de suas necessidades.
Subsistema do Windows para Linux: você também pode instalar o Python no Windows usando o Windows Subsystem for Linux (WSL), que permite executar aplicativos Linux no Windows. Dessa forma, você pode usar o mesmo ambiente Python que usaria em uma máquina Linux. Para usar o WSL, você precisa ativá-lo na caixa de diálogo Recursos do Windows e instalar uma distribuição Linux de sua escolha no aplicativo Microsoft Store.
Mac OS
Se estiver usando o macOS, você tem duas opções para instalar o Python:
instalador oficial: Você pode baixar o instalador oficial do site oficial do Python . Isso permitirá que você instale o Python no seu Mac com apenas alguns cliques. Você também pode escolher entre diferentes versões do Python, dependendo de suas necessidades.
Homebrew: você também pode usar o Homebrew, um gerenciador de pacotes para macOS, para instalar o Python. O Homebrew permite que você instale e atualize facilmente vários pacotes de software no seu Mac. Para usar o Homebrew, você precisa instalá-lo primeiro a partir . Então, você pode usar o comando preparar instalar python para instalar Python.
Linux
Se você estiver usando o Linux, terá várias opções para instalar o Python, dependendo da distribuição do Linux. A maioria das distribuições do Linux vem com o Python pré-instalado, mas você pode querer atualizá-lo ou instalar uma versão diferente. Aqui estão alguns dos métodos comuns para instalar o Python no Linux:
Ubuntu e Linux Mint: você pode usar a Advanced Packaging Tool (APT) para instalar o Python no Ubuntu e no Linux Mint.APT é uma ferramenta de linha de comando que permite gerenciar pacotes de software em seu sistema. Para usar o APT, você precisa abrir um terminal e usar o comando sudo apt-get install python3 para instalar o Python 3.
DebianLinux: você pode usar o Debian Package Manager (DPKG) para instalar o Python no Debian Linux. DPKG é uma ferramenta de baixo nível que permite instalar, remover e configurar pacotes de software em seu sistema. Para usar o DPKG, você precisa baixar o pacote Python do site oficial do Python . Então, você precisa abrir um terminal e usar o comando sudo dpkg -i python-3.x.x.deb para instalar o Python 3, onde x.x é o número da versão.
openSUSE: você pode usar o Zypper Package Manager (Zypper) para instalar o Python no openSUSE. Zypper é uma ferramenta de linha de comando que permite gerenciar pacotes de software em seu sistema. Para usar o Zypper, você precisa abrir um terminal e usar o comando sudo zypper instalar python3 para instalar o Python 3.
CentOS e Fedora: você pode usar o Yellowdog Updater Modified (YUM) ou o Dandified YUM (DNF) para instalar o Python no CentOS e no Fedora. YUM e DNF são ferramentas de linha de comando que permitem gerenciar pacotes de software em seu sistema. Para usar YUM ou DNF, você precisa abrir um terminal e usar o comando sudo yum instalar python3 ou sudo dnf instalar python3 para instalar o Python 3.
Arch Linux: Você pode usar o Pacman Package Manager (Pacman) para instalar o Python no Arch Linux. Pacman é uma ferramenta de linha de comando que permite gerenciar pacotes de software em seu sistema. Para usar o Pacman, você precisa abrir um terminal e usar o comando sudo pacman -S python para instalar o Python 3.
Construir a partir do código-fonte: você também pode criar o Python a partir do código-fonte em qualquer distribuição do Linux. Dessa forma, você pode personalizar suas opções de instalação e obter a versão mais recente do Python. Para construir o Python a partir do código-fonte, você precisa baixar o código-fonte do site oficial do Python . Em seguida, você precisa extrair o código-fonte, navegar até o diretório onde ele foi extraído e executar os comandos ./configurar, fazer, e sudo make install.
Baixe e instale o Orange
Depois de instalar o Python, você pode baixar e instalar o Orange no seu computador. Orange também está disponível para Windows, macOS e Linux. Existem diferentes maneiras de baixar e instalar o Orange, dependendo do seu sistema operacional e preferência. Aqui estão alguns dos métodos comuns:
janelas
Se estiver usando o Windows, você tem duas opções para instalar o Orange:
Instalador ou arquivo ZIP: Você pode baixar o instalador ou o arquivo ZIP do site oficial da Orange . O instalador o guiará pelo processo de instalação e criará atalhos para iniciar o Orange. O arquivo ZIP permitirá que você extraia o Orange em qualquer lugar do seu computador e execute-o sem instalação, clicando duas vezes no arquivo orange-canvas.exe.
Distribuição Anaconda: você também pode usar o Anaconda, uma distribuição popular do Python que vem com muitos pacotes científicos e de análise de dados, para instalar o Orange. O Anaconda permite criar e gerenciar ambientes virtuais para diferentes projetos Python. Para usar o Anaconda, você precisa baixá-lo e instalá-lo em . Então, você pode usar o comando conda install orange3 para instalar o Orange em seu ambiente base ou criar um novo ambiente para o Orange.
Mac OS
Se estiver usando o macOS, você tem duas opções para instalar o Orange:
Instalador ou arquivo ZIP: Você pode baixar o instalador ou o arquivo ZIP do site oficial da Orange . O instalador o guiará pelo processo de instalação e criará um pacote de aplicativos para iniciar o Orange. O arquivo ZIP permitirá que você extraia o Orange em qualquer lugar do seu computador e execute-o sem instalação, clicando duas vezes no arquivo Orange.app.
Distribuição Anaconda: você também pode usar o Anaconda, uma distribuição popular do Python que vem com muitos pacotes científicos e de análise de dados, para instalar o Orange. O Anaconda permite criar e gerenciar ambientes virtuais para diferentes projetos Python. Para usar o Anaconda, você precisa baixá-lo e instalá-lo em . Então, você pode usar o comando conda install orange3 para instalar o Orange em seu ambiente base ou criar um novo ambiente para o Orange.
Linux
Se estiver usando Linux, você tem três opções para instalar o Orange:
Instalador ou arquivo ZIP: Você pode baixar o instalador ou o arquivo ZIP do site oficial da Orange . O instalador o guiará pelo processo de instalação e criará um iniciador para executar o Orange. O arquivo ZIP permitirá que você extraia o Orange em qualquer lugar do seu computador e execute-o sem instalação, executando o script orange-canvas.
Distribuição Anaconda: você também pode usar o Anaconda, uma distribuição popular do Python que vem com muitos pacotes científicos e de análise de dados, para instalar o Orange. O Anaconda permite criar e gerenciar ambientes virtuais para diferentes projetos Python. Para usar o Anaconda, você precisa baixá-lo e instalá-lo em . Então, você pode usar o comando conda install orange3 para instalar o Orange em seu ambiente base ou criar um novo ambiente para o Orange.
Pip gerenciador de pacotes: você também pode usar o Pip, um gerenciador de pacotes para Python, para instalar o Orange. O Pip permite que você instale e atualize vários pacotes Python do Python Package Index (PyPI). Para usar o Pip, você precisa ter o Python instalado em seu sistema e então usar o comando pip instalar orange3 para instalar o Orange.
Execute o Orange e explore seus recursos
Depois de instalar o Orange, você pode executá-lo e explorar alguns de seus recursos. Você pode iniciar o Orange de diferentes métodos, dependendo de como o instalou.Por exemplo, você pode iniciá-lo no menu Iniciar no Windows, na pasta Aplicativos no macOS ou no terminal no Linux. Você também pode iniciá-lo no Anaconda Navigator se o tiver instalado usando o Anaconda.
Ao executar o Orange, você verá uma janela com uma tela à esquerda e uma caixa de ferramentas à direita. A tela é onde você pode criar seus fluxos de trabalho de análise de dados visualmente arrastando e soltando widgets da caixa de ferramentas. A caixa de ferramentas contém várias categorias de widgets, como Dados, Visualizar, Modelar, Avaliar, etc. Cada widget representa uma tarefa ou operação específica que pode ser executada em seus dados.
Para usar um widget, você precisa conectá-lo a outro widget desenhando uma linha entre eles. Dessa forma, você pode criar um fluxo de dados de um widget para outro. Por exemplo, você pode conectar um widget de arquivo que carrega seu conjunto de dados a um widget de tabela de dados que exibe seus dados em um formato tabular. Você também pode clicar duas vezes em um widget para abrir suas configurações e opções.
Aqui estão alguns dos recursos que você pode explorar com o Orange:
Use a interface gráfica do usuário para criar fluxos de trabalho de análise de dados visualmente
O Orange permite criar fluxos de trabalho de análise de dados visualmente usando widgets que representam diferentes tarefas ou operações. Você pode criar fluxos de trabalho complexos conectando vários widgets e ajustando suas configurações e opções. Você também pode salvar seus fluxos de trabalho como esquemas e carregá-los posteriormente para reutilização ou modificação.
Use as ferramentas interativas de visualização de dados para explorar distribuições estatísticas, gráficos de caixa, gráficos de dispersão, etc.
A Orange fornece vários widgets para visualização de dados que permitem explorar seus dados de forma interativa. Você pode usar esses widgets para plotar seus dados de diferentes maneiras e ver as distribuições estatísticas, outliers, correlações, tendências, etc. Você também pode selecionar e filtrar seus dados com base em diferentes critérios e ver as mudanças nos gráficos. Alguns dos widgets para visualização de dados são:
distribuições: Este widget mostra a distribuição de frequência de uma única variável ou um par de variáveis em um histograma ou gráfico de barras. Você pode escolher a(s) variável(is) para plotar, o tamanho da caixa, o método de normalização, etc.
Gráfico de caixa: este widget mostra as estatísticas resumidas de uma única variável ou um grupo de variáveis em um gráfico de caixa. Você pode escolher a(s) variável(is) para plotar, a variável de agrupamento, o método de detecção de outliers, etc.
Gráfico de Dispersão: Este widget mostra a relação entre duas variáveis em um gráfico de dispersão. Você pode escolher as variáveis para plotar, a cor, forma e tamanho dos pontos, a linha de regressão, etc.
exibição de mosaico: Este widget mostra a tabela de contingência de duas ou mais variáveis categóricas em um gráfico de mosaico. Você pode escolher as variáveis para plotar, o esquema de cores, o espaçamento, etc.
Mapa de calor: Este widget mostra os valores de uma matriz de variáveis em um mapa de calor. Você pode escolher as variáveis para plotar, a escala de cores, o método de agrupamento, etc.
Use os widgets de aprendizado de máquina para realizar classificação, regressão, agrupamento, etc.
A Orange também fornece vários widgets para aprendizado de máquina que permitem executar diferentes tarefas, como classificação, regressão, agrupamento etc. Você pode usar esses widgets para treinar e testar diferentes modelos em seus dados e avaliar seu desempenho e precisão. Você também pode comparar diferentes modelos e ajustar seus parâmetros. Alguns dos widgets para aprendizado de máquina são:
Teste e pontuação: este widget avalia o desempenho de diferentes modelos em um conjunto de dados de teste usando várias métricas, como exatidão, precisão, recuperação, pontuação F1, etc. Você pode escolher os modelos a serem comparados, o conjunto de dados de teste, o método de pontuação, etc.
Matriz de Confusão: este widget mostra a matriz de confusão de um modelo de classificação em um conjunto de dados de teste. Você pode escolher o modelo a ser avaliado, o conjunto de dados de teste, a variável de destino, etc.
Análise ROC: este widget mostra a curva característica de operação do receptor (ROC) e a área sob a curva (AUC) de um modelo de classificação em um conjunto de dados de teste. Você pode escolher o modelo a ser avaliado, o conjunto de dados de teste, a variável de destino, etc.
k-Means: este widget executa agrupamento k-means em seus dados e atribui cada instância a um dos k clusters. Você pode escolher o número de clusters, o método de inicialização, a medida de distância, etc.
Agrupamento hierárquico: este widget executa agrupamento hierárquico em seus dados e cria um dendrograma que mostra como as instâncias são agrupadas em clusters. Você pode escolher o método de ligação, a medida de distância, o método de normalização, etc.
Regressão linear: este widget realiza regressão linear em seus dados e ajusta um modelo linear que prevê uma variável de destino contínua com base em uma ou mais variáveis de previsão. Você pode escolher a variável de destino, as variáveis preditoras, o método de regularização, etc.
Regressão Logística: este widget executa regressão logística em seus dados e ajusta um modelo logístico que prevê uma variável de destino binária com base em uma ou mais variáveis de previsão. Você pode escolher a variável de destino, as variáveis preditoras, o método de regularização, etc.
Árvore de Decisão: este widget constrói uma árvore de decisão em seus dados que prevê uma variável de destino categórica ou contínua com base em um conjunto de regras derivadas das variáveis preditoras. Você pode escolher a variável de destino, as variáveis preditoras, o critério de divisão, o método de remoção, etc.
floresta aleatória: este widget cria uma floresta aleatória em seus dados que prevê uma variável de destino categórica ou contínua com base em um conjunto de árvores de decisão. Você pode escolher a variável alvo, as variáveis preditoras, o número de árvores, a profundidade máxima, etc.
Rede neural: este widget cria uma rede neural em seus dados que prevê uma variável de destino categórica ou contínua com base em um perceptron multicamadas.Você pode escolher a variável de destino, as variáveis preditoras, o número de camadas ocultas, a função de ativação, a taxa de aprendizado, etc.
Use os widgets de mineração de texto para executar processamento de linguagem natural e análise de texto
A Orange também fornece vários widgets para mineração de texto que permitem realizar processamento de linguagem natural e análise de texto. Você pode usar esses widgets para carregar e pré-processar dados de texto, extrair recursos e tópicos do texto, realizar análise de sentimento e classificação de texto, etc. Alguns dos widgets para mineração de texto são:
corpus: Este widget carrega um corpus de texto de várias fontes, como arquivos, URLs, Twitter, etc. Você pode escolher o tipo de fonte, o formato do arquivo, a codificação, etc.
Texto pré-processado: Este widget pré-processa dados de texto aplicando várias transformações, como tokenização, normalização, lematização, lematização, filtragem, n-gramas, etc. Você pode escolher as transformações a serem aplicadas e seus parâmetros.
saco de palavras: este widget converte dados de texto em uma representação de saco de palavras que conta a frequência de cada palavra em cada documento. Você pode escolher o esquema de ponderação, como frequência de termo (TF), frequência de documento inversa (IDF) ou TF-IDF.
Tf-Idf: Este widget calcula as pontuações TF-IDF para cada palavra em cada documento. TF-IDF é uma medida de quão importante é uma palavra em um documento em relação à sua frequência em todo o corpus.
Modelagem de tópicos: este widget executa modelagem de tópico em dados de texto usando alocação de Dirichlet latente (LDA) ou fatoração de matriz não negativa (NMF). A modelagem de tópicos é uma técnica que descobre temas ou tópicos ocultos em uma coleção de documentos. Você pode escolher o número de tópicos a serem descobertos, o algoritmo a ser usado, o número de iterações, etc.
Análise de sentimentos: este widget realiza análise de sentimento em dados de texto usando um modelo pré-treinado ou um léxico personalizado. A análise de sentimento é uma técnica que determina o tom emocional ou a atitude de um texto.Você pode escolher o modelo ou léxico a ser usado, as pontuações de polaridade e subjetividade, etc.
Classificação de texto: este widget executa classificação de texto em dados de texto usando vários modelos de aprendizado de máquina. A classificação de texto é uma técnica que atribui um rótulo ou categoria a um texto com base em seu conteúdo. Você pode escolher a variável alvo, as variáveis preditoras, o modelo a ser usado, etc.
Use os complementos para estender a funcionalidade do Orange com recursos e fontes de dados adicionais
O Orange também permite estender sua funcionalidade com complementos que fornecem recursos e fontes de dados adicionais. Os complementos são pacotes opcionais que podem ser instalados separadamente do Orange. Você pode instalar complementos na caixa de diálogo Complementos em Orange ou na linha de comando usando Pip. Alguns dos complementos disponíveis para Orange são:
Bioinformática: Este complemento fornece widgets para análise de bioinformática, como expressão gênica, ontologia gênica, interações proteína-proteína, etc.
Educacional: este complemento fornece widgets para fins educacionais, como k-means interativos, regressão linear interativa, classificação polinomial, etc.
Análise de imagem: este complemento fornece widgets para análise de imagens, como incorporação de imagens, agrupamento de imagens, classificação de imagens, etc.
Rede: Este add-on fornece widgets para análise de rede, como construção de rede, visualização de rede, estatísticas de rede, etc.
Textable: Este complemento fornece widgets para análise de texto, como importação de texto, segmentação de texto, anotação de texto, transformação de texto, etc.
série temporal: este complemento fornece widgets para análise de séries temporais, como importação de séries temporais, visualização de séries temporais, previsão de séries temporais, etc.
Conclusão
Neste artigo, você aprendeu como baixar e instalar o Python e o Orange em diferentes sistemas operacionais. Você também aprendeu a executar o Orange e explorar alguns de seus recursos para mineração de dados e aprendizado de máquina.Orange é uma plataforma poderosa e fácil de usar que permite criar fluxos de trabalho de análise de dados visualmente usando widgets que representam diferentes tarefas ou operações. Você também pode usar o Orange para mineração de texto, análise de imagem, análise de rede e muito mais usando complementos que estendem sua funcionalidade.
Se você quiser saber mais sobre o Orange e como usá-lo em seus próprios projetos, confira os seguintes recursos:
: esta é a documentação oficial do Orange que fornece tutoriais, guias, exemplos e referências para usar o Orange.
: Este é o blog oficial da Orange que fornece notícias, atualizações, dicas, truques e histórias sobre a Orange e seus usuários.
: este é o canal oficial da Orange no YouTube que fornece vídeos e webinars sobre a Orange e seus recursos.
: este é o fórum oficial da Orange que fornece um local para os usuários fazerem perguntas, compartilharem ideias, relatarem problemas e obterem suporte da comunidade Orange.
: Este é o repositório GitHub oficial da Orange que fornece o código-fonte e o rastreador de problemas da Orange. Você também pode contribuir para o desenvolvimento do Orange relatando bugs, sugerindo recursos ou enviando solicitações pull.
perguntas frequentes
Aqui estão algumas perguntas frequentes sobre a Orange e suas respostas:
Pergunta
Responder
Quais são os requisitos de sistema para executar o Orange?
Orange requer Python 3.6 ou superior e um mínimo de 4 GB de RAM. Também requer alguns pacotes Python adicionais que podem ser instalados automaticamente quando você instala o Orange.
Como posso atualizar o Orange para a versão mais recente?
Você pode atualizar o Orange para a versão mais recente usando o mesmo método usado para instalá-lo. Por exemplo, se você instalou o Orange usando o instalador ou o arquivo ZIP, pode baixar a versão mais recente do site oficial do Orange e substituir a instalação existente.Se você instalou o Orange usando o Anaconda, pode usar o comando conda update orange3 para atualizar o Orange.
Como posso importar meus próprios dados para a Orange?
Você pode importar seus próprios dados para o Orange usando o widget Arquivo ou o widget Importar documentos. Você também pode usar outros widgets como SQL Table, Twitter, Image Viewer, etc. para carregar dados de diferentes fontes. Orange suporta vários formatos de dados, como CSV, Excel, JSON, ARFF, etc.
Como posso exportar meus resultados de análise de dados da Orange?
Você pode exportar seus resultados de análise de dados do Orange usando o widget Save Data ou o widget Report. Você também pode usar outros widgets como Salvar Imagem, Salvar Modelo, Salvar Gráfico, etc. para exportar diferentes tipos de resultados. Você pode escolher o formato e a localização do arquivo de saída.
Como posso obter ajuda ou suporte para usar o Orange?
Você pode obter ajuda ou suporte para usar a Orange visitando o site oficial da Orange .
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