好久不見～先解釋一下，最近之所以在社區露面的少是因為在卷（bushi）建模國賽，所以如果有的時候回信息不及時還請見諒～
Anyway, 因為準備的過程中，卷大量的算法，其中就包括了神經網絡，于是我就突發奇想:那是不是用神經網絡對不同族群的e11結果訓練模型，再分類，是不是可以實現大批量未知民族樣本的族群預測。
于是本著有什么想法都要試試的好奇心，我打開了MATLAB軟件，一開始以hapmap數據集為例，用貝葉斯優化試著跑了一遍，找到了一個比較好的超參數，最后發現準確度不錯，92%，所以我又接著用HGDP亞洲部分數據集進行訓練，發現結果也不錯，也是90%左右。接著分析混淆矩陣，發現一些類別容易混淆，接著又合并了一些類別。
最終，確定類別為9類，其混淆矩陣如下:?



神經網絡結構如下圖:?



接著為了方便各位使用 我還特意寫了python腳本，準確度最高是99.29%（因為MATLAB氪金費用。。。不菲。。。，而且MATLAB本身體積也很大）如下圖:





現在也開源在我的GitHub上了～歡迎大家下載和pull request～
https://github.com/yhlhhhhh/Ancestor-predictor-for-Asian
未來展望的話就是能對跨族混血人群友好一些吧，能加入混血機制～其次就是用GAN（生成對抗網絡）實現更多人群的分類。