Datawhale AI春训营--蛋白质预测（AI+生命科学）

基础解题方案
方法1：词向量+机器学习
步骤1：训练词向量
使用gensim 库的 Word2Vec 模型对氨基酸序列进行词向量训练。

将每个蛋白质序列转换为由空格分隔的字符串（ ’ '.join(x[“sequence”]) ），形成句子列表。

vector_size=100 ：词向量的维度为 100。

min_count=1 ：至少出现一次的单词才会被考虑。

训练完成后，model_w2v 包含了每个氨基酸的词向量表示。

datas = pickle.load(open(“WSAA_data_public.pkl”, “rb”))

model_w2v = gensim.models.Word2Vec(sentences=[’ '.join(x[“sequence”]) for x in datas], vector_size=100, min_count=1)
步骤2：编码词向量
对于序列中的每个氨基酸，提取其上下文窗口内的词向量，并计算平均值作为特征。

sequence[max(0, idx-2): min(len(sequence), idx+2)]：获取当前氨基酸及其前后两个氨基酸的窗口。

model_w2v.wv[…]：获取窗口内氨基酸的词向量。

.mean(0) ：对窗口内的词向量取平均值，得到一个固定维度的特征向量。

将特征向量添加到data_x，将对应的标签添加到data_y。

data_x = []
data_y = []
for data in datas:
sequence = list(data[“sequence”])
for idx, (_, y) in enumerate(zip(sequence, data[‘label’])):
data_x.append(
model_w2v.wv[sequence[max(0, idx-2): min(len(sequence), idx+2)]].mean(0)
)
data_y.append(y)
步骤3：训练贝叶斯模型
使用GaussianNB （高斯朴素贝叶斯）分类器对提取的特征进行训练。

model.fit(data_x, data_y) ：将特征和标签传入模型进行训练。

model = GaussianNB()
model.fit(data_x, data_y)

dump((model, model_w2v), “model.pkl”)