对没有基因-基因相互作用的逻辑回归模型进行Hosmer-Lemeshow GOF 检验表明，观察到的概率和预期概率显着不同，有明显的拟合不良证据（p 值=0.006，小于0.05）（图5I，表5） ）。

PLM 采用不同的预训练目标进行训练，例如掩码语言模型（Devlin 等人，2018）、自回归语言模型（Radford 等人，2019）、序列到序列（seq2seq）（Raffel 等人， 2019）和排列语言建模（Yang 等人，2019）。在本节中，我们看到了P-Tuning 的过程，它使用了连续提示嵌入（Pi]）和提示编码器（Prompt Encoder）。

使用基因-基因相互作用逻辑回归模型进行的Hosmer-Lemeshow GOF 检验表明，观察到的概率与预期概率仅略有不同，并且没有明显证据表明拟合不佳（p 值=1，大于0.05）（图5J，表6)。