在基因测序的浩瀚数据中，机器学习算法如同一把锐利的剑，帮助科学家们从海量信息中挖掘出生命的秘密，这把剑并非无懈可击，其精准度常受限于“盲点”。
基因测序数据的高维性和复杂性使得传统机器学习算法难以捕捉到所有重要的特征，这导致算法在处理高维数据时容易陷入过拟合或欠拟合的困境，从而影响其预测的准确性。
基因表达和疾病之间的非线性关系也是一大挑战，传统的线性模型难以捕捉这种复杂关系，而现有的非线性模型又往往因计算复杂度过高而难以实施。
为了提升机器学习在基因测序中的精准度，未来的研究应聚焦于开发更高效的特征选择和降维技术，以及探索更先进的非线性模型，结合领域知识进行算法优化，将有助于克服“盲点”，使机器学习在基因测序中发挥更大的潜力。
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通过集成多源数据、优化算法模型与深度学习技术，可有效提升基因测序中机器学习的精准度。
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