बायोपथॉन - मशीन लर्निंग

बायोइंफॉर्मेटिक्स मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के लिए एक उत्कृष्ट क्षेत्र है। यहां, हमारे पास बड़ी संख्या में जीवों की आनुवांशिक जानकारी है और इस सभी जानकारी का मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना संभव नहीं है। यदि उचित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, तो हम इन आंकड़ों से बहुत सारी उपयोगी जानकारी निकाल सकते हैं। बायोपथॉन पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोगी सेट प्रदान करता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण इनपुट चर (एक्स) और आउटपुट चर (वाई) पर आधारित है। यह इनपुट से आउटपुट तक मैपिंग फ़ंक्शन सीखने के लिए एक एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है। यह नीचे परिभाषित किया गया है -

Y = f(X)

इस दृष्टिकोण का मुख्य उद्देश्य मैपिंग फ़ंक्शन को अनुमानित करना है और जब आपके पास नया इनपुट डेटा (x) है, तो आप उस डेटा के आउटपुट चर (Y) का अनुमान लगा सकते हैं।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल

लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिथम है। यह भविष्यवाणियों के भारित योग का उपयोग करते हुए K वर्गों के बीच अंतर का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक घटना की संभावना की गणना करता है और कैंसर का पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

बायोपिथॉन लॉजिस्टिक रिग्रेशन अल्गोरिथम के आधार पर वैरिएबल की भविष्यवाणी करने के लिए बायो.लिस्टिकरिग्रेशन मॉड्यूल प्रदान करता है। वर्तमान में, Biopython केवल दो वर्गों (K = 2) के लिए लॉजिस्टिक प्रतिगमन एल्गोरिथ्म लागू करता है।

k- निकटतम पड़ोसी

k- निकटतम पड़ोसी भी एक पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है। यह निकटतम पड़ोसियों के आधार पर डेटा को वर्गीकृत करके काम करता है। Biopython, K-निकटतम पड़ोसियों के एल्गोरिथ्म के आधार पर चर की भविष्यवाणी करने के लिए Bio.KNN मॉड्यूल प्रदान करता है।

भोले भाले

नेव बेयस क्लासिफायर बेयर्स प्रमेय के आधार पर वर्गीकरण एल्गोरिदम का एक संग्रह है। यह एक एकल एल्गोरिथ्म नहीं है, लेकिन एल्गोरिदम का एक परिवार है जहां सभी एक समान सिद्धांत साझा करते हैं, अर्थात वर्गीकृत की जा रही प्रत्येक जोड़ी एक दूसरे से स्वतंत्र है। बायोपथॉन Naive Bayes एल्गोरिदम के साथ काम करने के लिए Bio.NaiveBayes मॉड्यूल प्रदान करता है।

मार्कोव मॉडल

मार्कोव मॉडल एक गणितीय प्रणाली है जिसे यादृच्छिक चर के संग्रह के रूप में परिभाषित किया गया है, जो कि कुछ संभाव्य नियमों के अनुसार एक राज्य से दूसरे में संक्रमण का अनुभव करता है। बायोपथॉन प्रदान करता हैBio.MarkovModel and Bio.HMM.MarkovModel modules to work with Markov models।