PU学習によるフェルミ・ブレーザーの分類

ポジティブ・アンラベルド学習を用いて、未知型のブレーザーを分類し信頼度スコアを算出した。

• フェルミ望遠鏡のカタログに含まれる多数の未知型ブレーザーを対象とした。
• 複数のポジティブ・アンラベルド分類器を用いてガンマ線特徴量から学習を行った。
• 従来法と比較して精度の飛躍的向上はないものの、信頼度スコアに基づく候補リストを構築した。
• 位置座標の除外が分類結果に与える影響を検証し、カタログデータの公開を行った。

原文タイトル: Classification of Fermi Blazars of Uncertain Type Using Positive-Unlabelled Machine Learning

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