機械学習による1型活動銀河核の分類手法

測光データとランダムフォレストを用いて1型クエーサーと1型セイファート銀河を識別する手法を提案し、その性能を検証した。

• 広天域サーベイ向けに測光データから1型活動銀河核を識別する手法を検討した。
• 主成分分析とランダムフォレストを用いた分類モデルを構築した。
• クエーサーの分類では高いF1スコアを達成したが、セイファート銀河の分類精度はやや低かった。
• 閾値調整により高純度なセイファート銀河サンプルの取得が可能であることを示した。

原文タイトル: Machine Learning Based Classification of Type 1 Active Galactic Nuclei

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