機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展具有重要意義，它已為生物學(xué)研究和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響。

高通量技術(shù)的發(fā)展使得生物學(xué)家可以生成大量的生物數(shù)據(jù)，包括基因組、蛋白質(zhì)組、轉(zhuǎn)錄組等信息。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效處理這些海量數(shù)據(jù)，從中挖掘隱藏的模式和關(guān)聯(lián)，幫助研究人員更好地理解生物體系。該方法能夠根據(jù)已知的生物數(shù)據(jù)，建立模型來(lái)預(yù)測(cè)未知的結(jié)果。

在生物學(xué)數(shù)據(jù)中，往往包含大量的特征（如基因或蛋白質(zhì)）。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助生物學(xué)家選擇最相關(guān)的特征，從而降低維度并提高模型的性能，減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

目前，在生物信息學(xué)中，機(jī)器學(xué)習(xí)有了新的應(yīng)用和拓展。例如，可以利用已知的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病，或者預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能。這對(duì)于藥物研發(fā)、疾病診斷和治療等方面具有重要意義：

1.?藥物發(fā)現(xiàn)：?通過(guò)分析已知的藥物與基因、蛋白質(zhì)相互作用的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)新的藥物與生物分子之間的相互作用，從而加速藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程。

2.?個(gè)性化醫(yī)療：?機(jī)器學(xué)習(xí)在個(gè)體基因組和臨床數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，使醫(yī)療可以更加個(gè)性化和精準(zhǔn)。例如，根據(jù)患者的基因信息，可以預(yù)測(cè)患者對(duì)特定藥物的反應(yīng)，從而指導(dǎo)醫(yī)療決策。

3.?生物圖像分析：?生物圖像數(shù)據(jù)，如顯微鏡圖像和醫(yī)學(xué)影像，可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析和解釋。這可以用于細(xì)胞結(jié)構(gòu)識(shí)別、腫瘤檢測(cè)等應(yīng)用。

4.?基因組學(xué)研究：?機(jī)器學(xué)習(xí)在基因組學(xué)中可以用于預(yù)測(cè)基因調(diào)控、DNA序列分析、基因表達(dá)模式識(shí)別等任務(wù)，有助于揭示基因與表型之間的關(guān)聯(lián)。

總而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展為生物信息學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了工具和方法，能夠加速科學(xué)研究的進(jìn)程，推動(dòng)醫(yī)學(xué)進(jìn)步，并為個(gè)性化醫(yī)療和精準(zhǔn)治療提供了新的可能性。它已經(jīng)成為生物學(xué)家和醫(yī)學(xué)研究人員不可或缺的工具之一。

mlr3?是一個(gè)在R語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)框架，專(zhuān)注于使機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程更加高效、靈活和可擴(kuò)展。它是 mlr?包的繼任者，是一個(gè)全面重新設(shè)計(jì)和重構(gòu)的版本，旨在提供更好的性能和易用性。mlr3?提供了豐富的功能，用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、調(diào)參和評(píng)估等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。今天，小果就帶大家走進(jìn)先進(jìn)的mlr3R包，首先從mlr3中的task對(duì)象說(shuō)起，在 mlr3?中，Task?是一個(gè)重要的對(duì)象，用于定義和管理機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的輸入數(shù)據(jù)和輸出目標(biāo)。每個(gè) Task?對(duì)象表示一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，例如分類(lèi)、回歸或生存分析等。Task?對(duì)象存儲(chǔ)了特征矩陣和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)向量，以及一些元數(shù)據(jù)，為模型訓(xùn)練和評(píng)估提供了基礎(chǔ)。

首先，我們需要安裝mlr3包并導(dǎo)入。

1.?install.packages("mlr3")??

2.?library(mlr3)??

mlr3包在mlr_tasks字典中儲(chǔ)存了預(yù)定義的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，如波士頓房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)，mtcars，iris花的分別與識(shí)別等非常常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)：

1.?mlr_tasks??

可以使用tsk()函數(shù)從該mlr_tasks中獲取任務(wù)，并將返回值分配給新的變量。

1.?tsk_mtcars?=?tsk("mtcars")??

2.?tsk_mtcars??

一.構(gòu)造task

有時(shí)，我們想要?jiǎng)?chuàng)建屬于自己的回歸任務(wù)，怎么辦呢？可以構(gòu)造一個(gè)新的TaskRegr實(shí)例，在下面的例子中，小果向大家給出了一個(gè)構(gòu)建TaskRegr實(shí)例的例子，首先加載數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)子集化為僅包含三個(gè)列（對(duì)應(yīng)三個(gè)需要的變量）并打印修改后數(shù)據(jù)的屬性，然后再設(shè)置一個(gè)名為tsk_mtcars的回歸任務(wù)，在該任務(wù)中，小果將帶大家嘗試著提供過(guò)氣缸數(shù)和位移量去預(yù)測(cè)汽車(chē)的每加侖英里。

在這個(gè)問(wèn)題中，主要的函數(shù)時(shí)as_task_regr()函數(shù)，as_task_regr()?函數(shù)允許你將數(shù)據(jù)集和連續(xù)數(shù)值目標(biāo)轉(zhuǎn)化為適用于回歸建模的 Task?對(duì)象，這樣就可以使用 mlr3?中的回歸學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。

1.?data("mtcars",?package?=?"datasets")??

2.?mtcars_subset?=?subset(mtcars,?select?=?c("mpg",?"cyl",?"disp"))??

3. str(mtcars_subset)??

首先，使用?data() 函數(shù)加載了 R 中自帶的 datasets 包中的 mtcars 數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了關(guān)于汽車(chē)的一些特征和性能指標(biāo)。然后，代碼使用?subset() 函數(shù)從 mtcars 數(shù)據(jù)集中選擇了一些列作為子集。這個(gè)子集只包含了三個(gè)列，即 "mpg"（每加侖英里數(shù)）、"cyl"（汽缸數(shù)）和 "disp"（排量）。str() 函數(shù)被用來(lái)查看 mtcars_subset 數(shù)據(jù)框的結(jié)構(gòu)，這是為了觀察數(shù)據(jù)的列和屬性。我們可以看到，mtcars_subset是一個(gè)具有三個(gè)特征變量的截面數(shù)據(jù)。

1.tsk_mtcars?=?as_task_regr(mtcars_subset,?target?=?"mpg",?id?=?"cars")#創(chuàng)建??

在這段代碼中，我們創(chuàng)建了回歸任務(wù)的?Task 對(duì)象。使用 as_task_regr() 函數(shù)，將之前創(chuàng)建的 mtcars_subset 數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)換為回歸任務(wù)的 Task 對(duì)象。參數(shù)包括：

data：輸入數(shù)據(jù)框，這里是 mtcars_subset。

target：指定了目標(biāo)變量，也就是我們要預(yù)測(cè)的變量，這里是 "mpg"。

id：可選的任務(wù)標(biāo)識(shí)符，這里設(shè)置為 "cars"。

這樣，通過(guò)該代碼，我們就創(chuàng)建了一個(gè)名為?tsk_mtcars 的回歸任務(wù)的 Task 對(duì)象，其中特征矩陣是來(lái)自于 mtcars_subset 數(shù)據(jù)框的 "cyl" 和 "disp" 列，目標(biāo)變量是 "mpg" 列，任務(wù)標(biāo)識(shí)符設(shè)置為 "cars"。

1.?tsk_mtcars#輸出任務(wù)摘要??

在創(chuàng)建完任務(wù)后，可以通過(guò)在命令行中輸入任務(wù)名來(lái)獲取任務(wù)摘要：

也可以使用mlr3viz包對(duì)任務(wù)進(jìn)行繪制，給出目標(biāo)變量和特征變量分布的圖形摘要，在這張圖中，我們可以看到任務(wù)中三個(gè)變量的具體分布：

1.?library(mlr3viz)??

2.?autoplot(tsk_mtcars,?type?=?"pairs")#可視化任務(wù)??

二.檢索數(shù)據(jù)

小果已經(jīng)教會(huì)了大家如何創(chuàng)建任務(wù)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，那么下面，小果將帶領(lǐng)大家檢索存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。

可以使用$nrow、$ncol來(lái)檢索數(shù)據(jù)的維度，分別為任務(wù)中數(shù)據(jù)框的行數(shù)（通常代表樣本容量）和列數(shù)（通常代表維度的個(gè)數(shù)）：

1.?c(tsk_mtcars$nrow,?tsk_mtcars$ncol)#檢索數(shù)據(jù)維度??

可以通過(guò)$feature_names和$target_names來(lái)獲取特征變量和響應(yīng)變量的具體名稱(chēng)：

1.?c(Features?=?tsk_mtcars$feature_names,??

2.???Target?=?tsk_mtcars$target_names)#獲取特征和響應(yīng)變量的變量名

可以通過(guò)$row_ids來(lái)獲取行ID，行ID可以訪問(wèn)單個(gè)觀測(cè)值的數(shù)據(jù)，與行號(hào)不同，行ID由自然數(shù)表示，它是任務(wù)行的名稱(chēng)，代表樣本的標(biāo)號(hào)：

1.?tsk_mtcars$row_ids#行ID??

2.?task=tsk_mtcars??

3.?task$filter(c(4,?1,?3))??

4.task$row_ids

上面的代碼表示通過(guò)行ID去選取任務(wù)中對(duì)應(yīng)的樣本：

task$filter(c(4, 1, 3))：使用 filter() 方法來(lái)對(duì)任務(wù)對(duì)象進(jìn)行篩選操作。參數(shù) c(4, 1, 3) 是一個(gè)索引向量，它指定了要保留的樣本的索引。在這個(gè)例子中，它表示保留數(shù)據(jù)中索引為 4、1 和 3 的樣本。篩選后的結(jié)果會(huì)反映在任務(wù)對(duì)象 task 中。

task$row_ids：這行代碼獲取任務(wù)對(duì)象中所有樣本的行索引（行標(biāo)識(shí)符）。

代碼通過(guò)對(duì)回歸任務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，保留了索引即樣本標(biāo)號(hào)為?4、1 和 3 的樣本。可以通過(guò)查看 task$row_ids 來(lái)獲取篩選后的樣本的行索引列表。這個(gè)操作在一些情況下可以幫助對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行子集的操作，以便于特定的分析和建模需求。（這種設(shè)計(jì)決策允許任務(wù)和學(xué)習(xí)者在真正的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)上透明地操作，其中主鍵要求是唯一的，但不一定是連續(xù)的。）

在task中，相應(yīng)的數(shù)據(jù)可以通過(guò)$data()進(jìn)行訪問(wèn)將返回一個(gè)data.table對(duì)象，該方法可以選擇相應(yīng)的參數(shù)，用來(lái)指定要檢索的數(shù)據(jù)子集：

1.?tsk_mtcars$data()#檢索所有數(shù)據(jù)??

tsk_mtcars$data(rows?=?c(1,?5,?10),?cols?=?tsk_mtcars$feature_names)#檢索需要的數(shù)據(jù)??

??

到這里，task對(duì)象的基本屬性和有關(guān)操作小云就像大家講完了，不知道同學(xué)們是否學(xué)會(huì)了呢，