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python代码：导入基因型数据是离散型变量，使用独热编码方法（categories='auto’）进行数据类型转换；第一列分类标签为group，一共是5个分类，进行分类编码；除去group之外共有1750个特征；基于随机森林算法，通过One Vs Rest Classfier分类策略进行嵌入式Embed特征选择，甄选出候选特征，输出结果csv文件，使用学习曲线来评估模型的性能，调整参数

python代码：导入基因型数据是离散型变量，使用独热编码方法（categories='auto’）进行数据类型转换，定义'columns‘属性。第一列分类标签为group，一共是5个分类，进行分类编码；除去group之外共有1750个特征；基于随机森林算法，通过One Vs Rest分类策略进行嵌入式embeded特征选择，甄选出候选特征，输出结果csv文件，使用学习曲线来评估模型的性能，调整参数。对特征选择后的特征进一步遴选，绘制学习曲线以表示随机森林分类模型使用不同特征数量时的十折交叉验证分类正确率。

python代码：导入基因型数据是离散型变量，使用独热编码方法进行数据类型转换；第一列分类标签为population；第一行是1750个特征变量；基于随机森林算法，通过One VS Rest分类策略进行嵌入式Embedded特征选择，甄选出候选特征，输出结果csv文件，通过学习曲线找出最佳阈值，使用学习曲线来评估模型的性能；对特征选择后的特征进一步遴选，绘制学习曲线以表示随机森林分类模型使用不同特征数量时的十折交叉验证分类正确率。

python代码：导入基因型数据是离散型变量，使用独热编码方法（categories='auto’）进行数据类型转换，数据集的大小为2504；第一列分类标签为group，一共是5个分类（AFR,EUR,SAS,AMR,EAS），进行分类编码；除去group之外共有1750个特征；基于随机森林算法，通过One Vs Rest Classfier分类策略进行嵌入式Embedded特征选择，甄选出候选特征，输出结果csv文件，通过学习曲线找出最佳阈值，使用学习曲线来评估模型的性能；对特征选择后的特征进一步遴选，绘制学习曲线以表示随机森林分类模型使用不同特征数量时的十折交叉验证分类正确率。

python代码：导入基因型数据是离散型变量，使用独热编码方法（auto）进行数据类型转换；第一列分类标签为group,2504个样本，一共是5个分类（AFR,EUR,SAS,AMR,EAS），编码为数字；第一行是1750个特征变量；基于随机森林算法，通过One VS Rest分类策略进行嵌入式Embedded特征选择，甄选出候选特征，输出结果csv文件，通过学习曲线找出最佳阈值，使用学习曲线来评估模型的性能；对特征选择后的特征进一步遴选，绘制学习曲线以表示随机森林分类模型使用不同特征数量时的十折交叉验证分类正确率。

python代码：基于随机森林算法，通过One VS Rest分类策略进行嵌入法Embed特征选择，甄选出候选特征，输出结果csv文件，通过学习曲线找出最佳阈值，模型参数调整，对特征选择后的变量进一步遴选，绘制学习曲线以表示随机森林分类模型使用不同特征数量时的十折交叉验证分类正确率。

基于随机森林算法，通过One VS Rest分类策略进行嵌入式特征选择，甄选出候选变量，输出甄选出的结果，模型参数调整，对特征选择后的变量进一步遴选。绘制学习曲线以表示随机森林分类模型使用不同位点数量时的十折交叉验证分类正确率。