Biopython - 机器学习

生物信息学是应用机器学习算法的一个极好的领域。在这里，我们拥有大量生物体的遗传信息，不可能手动分析所有这些信息。如果使用合适的机器学习算法，我们可以从这些数据中提取很多有用的信息。 Biopython 提供了一套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)

此方法的主要目标是近似映射函数，当您有新的输入数据 (x) 时，您可以预测该数据的输出变量 (Y)。

逻辑回归模型(Logistic Regression Model)

逻辑回归是一种监督机器学习算法。它用于使用预测变量的加权和找出 K 个类之间的差异。它可以计算事件发生的概率，可用于病例检测。

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

k-Nearest neighbors 也是一种有监督的机器学习算法。它的工作原理是根据最近的邻居对数据进行分类。 Biopython 提供了 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一组基于贝叶斯定理的分类算法。它不是一个单一的算法，而是一个算法家族，其中所有算法都有一个共同的原则，即每对被分类的特征都是相互独立的。 Biopython 提供了 Bio.NaiveBayes 模块来处理朴素贝叶斯算法。

马尔可夫模型是一个定义为随机变量集合的数学系统，它根据特定的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 模块来处理马尔可夫模型。