基于e11祖源结果的神经网络分类器

好久不见～先解释一下，最近之所以在社区露面的少是因为在卷（bushi）建模国赛，所以如果有的时候回信息不及时还请见谅～
Anyway, 因为准备的过程中，卷大量的算法，其中就包括了神经网络，于是我就突发奇想:那是不是用神经网络对不同族群的e11结果训练模型，再分类，是不是可以实现大批量未知民族样本的族群预测。
于是本着有什么想法都要试试的好奇心，我打开了MATLAB软件，一开始以hapmap数据集为例，用贝叶斯优化试着跑了一遍，找到了一个比较好的超参数，最后发现准确度不错，92%，所以我又接着用HGDP亚洲部分数据集进行训练，发现结果也不错，也是90%左右。接着分析混淆矩阵，发现一些类别容易混淆，接着又合并了一些类别。
最终，确定类别为9类，其混淆矩阵如下: 



神经网络结构如下图: 



接着为了方便各位使用 我还特意写了python脚本，准确度最高是99.29%（因为MATLAB氪金费用。。。不菲。。。，而且MATLAB本身体积也很大）如下图:





现在也开源在我的GitHub上了～欢迎大家下载和pull request～
https://github.com/yhlhhhhh/Ancestor-predictor-for-Asian
未来展望的话就是能对跨族混血人群友好一些吧，能加入混血机制～其次就是用GAN（生成对抗网络）实现更多人群的分类。