Biopython - Maschinelles Lernen

Die Bioinformatik ist ein ausgezeichneter Bereich für die Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Hier haben wir genetische Informationen über eine große Anzahl von Organismen und es ist nicht möglich, alle diese Informationen manuell zu analysieren. Wenn ein geeigneter Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet wird, können wir aus diesen Daten viele nützliche Informationen extrahieren. Biopython bietet nützliche Algorithmen für überwachtes maschinelles Lernen.

Das überwachte Lernen basiert auf der Eingangsvariablen (X) und der Ausgangsvariablen (Y). Es verwendet einen Algorithmus, um die Zuordnungsfunktion von der Eingabe zur Ausgabe zu lernen. Es ist unten definiert -

Y = f(X)

Das Hauptziel dieses Ansatzes besteht darin, die Zuordnungsfunktion zu approximieren. Wenn Sie neue Eingabedaten (x) haben, können Sie die Ausgabevariablen (Y) für diese Daten vorhersagen.

Logistisches Regressionsmodell

Die logistische Regression ist ein überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen. Es wird verwendet, um den Unterschied zwischen K Klassen unter Verwendung einer gewichteten Summe von Prädiktorvariablen herauszufinden. Es berechnet die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses und kann zur Krebserkennung verwendet werden.

Biopython bietet das Modul Bio.LogisticRegression zur Vorhersage von Variablen basierend auf dem logistischen Regressionsalgorithmus. Derzeit implementiert Biopython den logistischen Regressionsalgorithmus nur für zwei Klassen (K = 2).

k-Nächste Nachbarn

k-Nearest Nachbarn ist auch ein überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen. Es funktioniert durch Kategorisieren der Daten basierend auf den nächsten Nachbarn. Biopython bietet das Bio.KNN-Modul zur Vorhersage von Variablen basierend auf dem Algorithmus für k-nächste Nachbarn.

Naive Bayes

Naive Bayes-Klassifikatoren sind eine Sammlung von Klassifikationsalgorithmen, die auf dem Bayes-Theorem basieren. Es ist kein einzelner Algorithmus, sondern eine Familie von Algorithmen, bei denen alle ein gemeinsames Prinzip haben, dh jedes zu klassifizierende Merkmalspaar ist unabhängig voneinander. Biopython bietet das Bio.NaiveBayes-Modul für die Arbeit mit dem Naive Bayes-Algorithmus.

Markov-Modell

Ein Markov-Modell ist ein mathematisches System, das als Sammlung von Zufallsvariablen definiert ist und nach bestimmten Wahrscheinlichkeitsregeln einen Übergang von einem Zustand in einen anderen erfährt. Biopython bietetBio.MarkovModel and Bio.HMM.MarkovModel modules to work with Markov models.