基于支持向量机的蛋白质相互作用研究的中期报告支持向量机是一种常用的机器学习算法，在蛋白质相互作用研究中也被广泛应用。本文旨在基于支持向量机算法探究蛋白质相互作用的预测问题，并在中期报告中进行总结。首先，我们收集了多个蛋白质相互作用数据集，包括PPI224、HPRD50K和BioGRID等数据集。这些数据集包含了大量的蛋白质对之间的相互作用信息，我们将其分为训练集和测试集，并对数据集进行了预处理和特征提取。接下来，我们使用支持向量机算法进行模型训练和预测。我们采用了不同的特征提取方法，如基于结构、序列和进化等方法，以探索其对预测效果的影响。我们还对支持向量机参数进行了调整，包括正则化参数、核函数参数等，以优化模型性能。最后，我们通过各种评估指标评估了模型的预测效果。其中，准确率、召回率、F1值和AUC等指标均得到了良好的结果。我们还通过对比不同特征提取方法和参数调整的效果，发现基于进化特征和径向基函数核的方法效果最佳。综上所述，我们通过基于支持向量机算法的研究，可以较好地预测蛋白质相互作用。我们还计划进一步探究支持向量机算法在蛋白质互作研究中的应用，以进一步提高预测效果。