考虑统计偏好和随机分组特征选择策略的蛋白质‑DNA相互作用热点预测方法，属于蛋白质‑DNA相互作用与识别预测技术领域。包括四个步骤：一是从蛋白质‑DNA复合物结构中提取残基特征，包括传统的序列和结构特征，以及新特征(残基界面统计偏好、共进化、动力学特征和加权网络特征)，二是使用ADASYN方法平衡训练集中的正负样本数据，三是基于随机分组策略，并结合Boruta方法筛选最优特征组合，四是构建基于多个子模型的集成分类模型进行热点残基预测。本发明首次将残基界面统计偏好、共进化、动力学特征和加权网络特征，以及基于随机分组的特征选择策略用于蛋白质‑DNA相互作用热点预测。其中，残基界面统计偏好和基于随机分组的特征选择策略是我们之前开发的，前者可以很好地考虑蛋白质中的氨基酸残基与DNA中的核苷酸相互作用的偏好性；后者对最优特征的选择有很好的效果。