CatBoostによる欠損測光データからの銀河物理量推定

天文観測でのデータ欠損を模した環境下で、勾配ブースティングアルゴリズムCatBoostを用いた銀河パラメータの推定性能を評価した。30%のデータ欠損下でも、完全データを用いた従来のSEDフィッティングより質量や銀河形成率の推定で高い精度を達成できる可能性を示した。

• 天文サーベイにおける欠損データ対策として、欠損値を直接処理可能なCatBoostの有用性を検証した。
• 欠損率を最大30%まで与えた12バンドデータでCatBoostを訓練し、欠損のない26バンドでのSEDフィッティングと比較した。
• CatBoostはデータ欠損があっても、質量や銀河形成率の推定においてSEDフィッティングより誤差が小さくバイアスを抑制できた。
• 赤方偏移の推定精度では一部SEDフィッティングが上回るものの、不完全な測光データに対する機械学習の有効性が示唆された。

原文タイトル: CatBoost versus Spectral Energy Distribution-Fitting: Estimating Galaxy Properties under Controlled Photometric Incompleteness

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