一种基于机器学习的基因组选择方法、装置、设备、介质及计算机程序产品

本发明涉及生物信息学领域，是一种基因组选择方法、装置、设备、介质及计算机程序产品。整合多种机器学习模型，包括：支持向量机SVM、线性回归、Ridge回归、Lasso回归等13种算法；结合自动化超参数优化、并行计算及高效数据预处理技术，显著提升育种预测精度与计算效率。装置包括IASML软件模块与IASML云平台模块两部分：软件支持命令行操作，适用于大规模数据计算；云平台提供图形化界面，支持在线数据上传、模型选择、实时监控及结果下载。本发明解决了现有工具模型单一性、数据规模受限、交互性差等问题，为动植物育种及遗传研究提供高效、灵活且可复现的智能化解决方案。