sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。

GO.db: A set of annotation maps describing the entire Gene Ontology assembled using data from GO.library(GO.db)class(GO.db)# [1] "GODb"# attr(,"package")# [1] "AnnotationDbi"# ls and objects return a

msigdb软件包在R可访问对象中提供分子特征数据库（MSigDB）。分子特征集存储在GSEABase包的GeneSet类对象中，整个数据库存储在GeneSetCollection对象中。然后，这些数据将托管在ExperimentHub上。本文件包中使用的数据来自Broad Institute的MSigDB。每个基因集的元数据与基因集一起存储在基因集类对象中。GSEA | MSigDBHhallm

PDB（Protein Data Bank）数据库是一个具有全球性影响力的科学数据库，主要用于存储和分享生物大分子（主要是蛋白质、核酸以及部分多糖）的三维结构信息。

CATH数据库提供了多种类型的数据供用户下载，涵盖了蛋白质的结构域分类、同源性分析、功能注释等方面。

##4.通过模型类##定义模型类，重写__init__和call函数l1=True,l2=False,elseifl1elifl2else#第一次特征提取#第一次特征提取#dropout提高模型的泛化#两层全连接#returnmodel_output,features1,features2#返回多个值，无法用model.fitl1=True,l2=False,##定义模型训练函数（对于复杂模型，需

nn.Flatten和nn.Unflatten是 PyTorch 中用于调整张量形状的模块。它们提供了对多维张量的简单变换，常用于神经网络模型的层之间的数据调整。

特点PCAPCoA输入数据原始特征矩阵距离或相似度矩阵距离度量欧氏距离任意距离度量适用数据类型连续变量任意数据，特别是多样性数据计算方法协方差矩阵特征值分解或SVD距离矩阵的特征值分解应用场景数据预处理、特征提取、可视化生态学、微生物组学、非线性数据可视化。

多序列比对（Multiple Sequence Alignment，MSA）是对多个生物序列进行对齐的过程，以揭示它们之间的共同模式和结构。在生物信息学中，有多种文件格式用于存储多序列比对的结果，其中包括Stockholm (.sto) 和 A3M (.a3m) 格式。Stockholm文件广泛用于多种生物信息学工具，如HMMER。A3M文件通常用于蛋白质结构预测和深度学习模型的训练，如Alpha

代码】python包sklearn中数据集的划分。