sklearn蛋白质功能预测

scikit-learn（简称sklearn）是一种常用的机器学习框架，它可以用于蛋白质功能预测。在蛋白质功能预测中，通常会使用分类算法，比如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

下面是一个简单的sklearn蛋白质功能预测的例子：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", acc)

在这个例子中，我们首先加载了数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们创建了一个支持向量机（SVM）分类器，并使用训练集训练了模型。最后，我们使用测试集进行预测，并计算了准确率。

需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际应用中可能需要更加复杂的特征工程和模型调参等操作。