Rubinデータによる分光不要の天体分類

Rubin ObservatoryのDP1およびDP2データを用い、外部分光データに頼らない複数の機械学習手法による高精度な天体分類ワークフローを実証した。

• 外部分光データを用いずに、DP1およびDP2のugrizy測光データ等を利用した天体分類のワークフローを構築した。
• 6つの機械学習手法をベンチマークし、ランダムフォレストやアンサンブル手法などが優れた性能を示すことを確認した。
• 異なる観測フィールドへ再調整なしで適用しても、高いマクロF1スコアを維持することを示した。
• 測光不確実性を特徴量に追加することで、分類精度がさらに向上することを明らかにした。

原文タイトル: Multi-Method Machine Learning Classification of Astronomical Sources with Rubin Data Previews: a Spectroscopy-Free Approach with DP1 and DP2

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