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，我们拥有大量生物体的遗传信息，并且不可能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。它的定义如下 -

Y = f(X)

这种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

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来找出 K 个类别之间的差异。它计算事件发生的概率，可用于癌症检测。

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

k-近邻也是一种监督机器学习算法。它的工作原理是根据最近邻居对数据进行分类。Biopython提供了Bio.KNN模块来基于k近邻算法来预测变量。

朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类算法的集合。它不是单一算法，而是一系列算法，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 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 模块来处理马尔可夫模型。