1. HTTP://ORANGE.BIOLAB.SI/FEATURES/
OMAR CÉSPEDES ESPINO
ANGEL ALEJANDRO MANRIQUE RAMIREZ

2. INTRODUCCIÓN
 programa informático para realizar minería de datos y análisis predictivo
 desarrollado en la facultad de informática de la Universidad de Ljubljana (Eslovenia).
 Consta de una serie de componentes desarrollados en C++ que implementan algoritmos de minería de
datos, así como operaciones de preprocesamiento y representación gráfica de datos.
 Los componentes pueden ser accedidos:
 por medio de scripts desde Python
 por medio de widgets (componentes GUI), desde el Canvas
 Se distribuye bajo licencia GPL.
 MULTIPLATAFORMA

3. COMPONENTES
Orange provee componentes para:
 Entrada/salida de datos, soporta los formatos C4.5, assistant, retis y tab(nativo).
 Preprocesamiento de datos: selección, discretización, etc.
 Modelado predictivo: árboles de clasificación, regresión logística, clasificador de Bayes, reglas de
asociación, etc.
 Métodos de descripción de datos: mapas autoorganizados, k-means clustering, etc.
 Técnicas de validación del modelo: como validación cruzada.

4. INSTALACIÓN
REQUERIMIENTOS:
 Python, para scripting.
 Los paquetes Qt,PyQt, PyQwt, para usar Canvas y widgets.
 El paquete GraphViz, para algunos widgets.
 Para utilizar el Canvas puede ser necesario el modulo NumPy (paquete de funciones matemáticas).

5. FORMATOS
• C4.5 (.dat)
• ASSISTANT FILES (.dat)
• RETIS FILES (.rda .rdo)
• BASKET FILES (.basket)
• WEKA(.arff)
• MULAN (.xml)
• LIBSVM(.svm)

6. ACCESO POR CANVAS

7. ACCESO POR SCRIPT PYTHON

8. EJEMPLO