Orange3是一款開源的交互式數據分析和機器學習軟件，廣泛應用于數據科學、教育和研究領域。該軟件提供了豐富的可視化工具和易于使用的工作流界面，支持通過拖拽組件來快速構建數據分析流程。Orange3.38.0 版本引入了多個重要更新和改進，包括增強的數據預處理功能、優(yōu)化的機器學習算法以及更為靈活的可視化選項。新增的自定義組件功能允許用戶更方便地擴展和定制分析流程，提升了軟件的靈活性和擴展性。同時，性能也得到了提升，數據處理速度更加迅速。該版本還修復了一些已知的bug，增強了軟件的穩(wěn)定性和用戶體驗。

主要功能包括：

數據加載與預處理：支持多種數據格式，提供數據清理、特征選擇和標準化等功能。

可視化：支持柱狀圖、散點圖、箱線圖、熱圖等多種交互式圖表。

機器學習：內置多種機器學習模型（如決策樹、KNN、隨機森林等），并支持模型評估與調參。

擴展功能：通過插件擴展功能（如 Text Mining、Bioinformatics、Network 等），滿足不同領域的需求。

編程接口：適用于 Python 用戶，允許編寫自定義代碼以實現更高級的功能。

Orange3特點

圖形化界面：Orange3提供直觀的圖形用戶界面，使用戶能夠通過拖放操作輕松構建和調整機器學習模型，無需編寫復雜的代碼

豐富的組件庫：它包含了豐富的預先構建的組件，涵蓋了數據預處理、特征選擇、分類、回歸、聚類等多個領域。用戶可以根據任務需求選擇并連接這些組件來構建自己的數據流程

強大的數據可視化：Orange3提供多種可視化工具，幫助用戶更好地理解數據分布、關系和模型的性能?？梢暬兄谥庇^地探索數據，識別模式，并解釋模型的預測結果

多種數據格式支持：它支持導入和導出多種數據格式，包括CSV、Excel、SQL、JSON等，使用戶能夠輕松處理各種數據源

交互式數據探索：用戶可以通過Orange3進行交互式的數據探索，查看數據的基本統計信息、分布情況，并快速了解數據集的特征

機器學習模型解釋：Orange3提供了模型解釋的工具，幫助用戶理解機器學習模型的決策過程，提高模型的可解釋性

Python集成：盡管Orange3擁有圖形用戶界面，但它也與Python集成緊密，允許用戶通過編寫Python代碼進行更高級的定制和擴展

組件截圖

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增強功能

參數 Fitter：基本實現 ( #6921 )

數據集：添加domain字段；尊重“未列出”（#6920）

數據集：讓過濾器覆蓋域和語言 ( #6930 )

ScoringSheet 和 ScoringSheetViewer 小部件 ( #6817 )

多語言打包和安裝 ( #6828 )

錯誤修正

校準學習器：防止就地修改基礎學習器（#6917）

ListView：修復選擇（#6823）

plotutils：修復 AnchorItem 中的場景布局跟蹤（#6859）

oweditdomain：隱藏更改時的“類別映射”警告（#6865）

邏輯回歸：修復無正則化的懲罰參數（#6886）

通過緩存域來避免速度減慢。等式（#6764）

SVM：度數必須是整數（#6866）

僅深度復制最外層表轉換的 .attributes ( #6849 )

線圖：與 scipy 1.14 的兼容性（#6845）

PCA：確保測試在 sklearn 1.4 和 1.5 上通過，這可能會返回不同的結果 ( #6821 )

刪除稀疏數據的隨機 PCA 的 Orange 實現 ( #6815 )