Biopython 机器学习

生物信息学是应用机器学习算法的绝佳领域。在这里，我们拥有大量生物的遗传信息，无法手动分析所有这些信息。如果使用适当的机器学习算法，我们可以从这些数据中提取大量有用的信息。 Biopython 提供了一组有用的算法来进行监督机器学习。

监督学习基于输入变量(X)和输出变量(Y)。它使用一种算法来学习从输入到输出的映射函数。定义如下：

Y = f(X)

这种方法的主要目标是近似映射函数，当你有新的输入数据 (x) 时，你可以预测该数据的输出变量 (Y)。

逻辑回归模型

逻辑回归是一种有监督的机器学习算法。它用于使用预测变量的加权和来找出 K 类之间的差异。它计算事件发生的概率，可用于癌症检测。

Biopython 提供 Bio.LogisticRegression 模块来基于逻辑回归算法预测变量。目前，Biopython 仅对两个类(K = 2)实现逻辑回归算法。

k-最近邻也是一种有监督的机器学习算法。它通过根据最近邻对数据进行分类来工作。 Biopython 提供 Bio.KNN 模块来基于 k-最近邻算法预测变量。

朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类算法的集合。它不是一个单一的算法，而是一个算法家族，所有这些算法都有一个共同的原则，即每一对被分类的特征都是相互独立的。 Biopython 提供 Bio.NaiveBayes 模块来使用朴素贝叶斯算法。

马尔可夫模型是一种数学系统，定义为随机变量的集合，根据某些概率规则经历从一种状态到另一种状态的转变。 Biopython 提供 Bio.MarkovModel 和 Bio.HMM.MarkovModel 模块与马尔科夫模型一起工作 .