Fugu-MT 論文翻訳(概要): Imbalance Learning for Variable Star Classification

論文の概要: Imbalance Learning for Variable Star Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12386v1
Date: Thu, 27 Feb 2020 19:01:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 09:34:17.270740
Title: Imbalance Learning for Variable Star Classification
Title（参考訳）: 可変星分類のための不均衡学習
Authors: Zafiirah Hosenie, Robert Lyon, Benjamin Stappers, Arrykrishna Mootoovaloo and Vanessa McBride
Abstract要約: 我々は,不均衡な学習問題を克服する階層型機械学習分類手法を開発した。私たちは'データレベル'アプローチを使用して、トレーニングデータを直接拡張し、表現不足のクラスをよりよく記述します。階層モデルで$texttGpFit$を使用すると,より高い分類率が得られることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The accurate automated classification of variable stars into their respective sub-types is difficult. Machine learning based solutions often fall foul of the imbalanced learning problem, which causes poor generalisation performance in practice, especially on rare variable star sub-types. In previous work, we attempted to overcome such deficiencies via the development of a hierarchical machine learning classifier. This 'algorithm-level' approach to tackling imbalance, yielded promising results on Catalina Real-Time Survey (CRTS) data, outperforming the binary and multi-class classification schemes previously applied in this area. In this work, we attempt to further improve hierarchical classification performance by applying 'data-level' approaches to directly augment the training data so that they better describe under-represented classes. We apply and report results for three data augmentation methods in particular: $\textit{R}$andomly $\textit{A}$ugmented $\textit{S}$ampled $\textit{L}$ight curves from magnitude $\textit{E}$rror ($\texttt{RASLE}$), augmenting light curves with Gaussian Process modelling ($\texttt{GpFit}$) and the Synthetic Minority Over-sampling Technique ($\texttt{SMOTE}$). When combining the 'algorithm-level' (i.e. the hierarchical scheme) together with the 'data-level' approach, we further improve variable star classification accuracy by 1-4$\%$. We found that a higher classification rate is obtained when using $\texttt{GpFit}$ in the hierarchical model. Further improvement of the metric scores requires a better standard set of correctly identified variable stars and, perhaps enhanced features are needed.
Abstract（参考訳）: 変光星のそれぞれのサブタイプへの正確な自動分類は困難である。機械学習に基づくソリューションは、しばしば不均衡な学習問題に悪影響を及ぼし、特に希少な変光星サブタイプにおいて、実際的な一般化性能が低下する。これまで我々は,階層型機械学習分類器の開発を通じて,そのような欠陥を克服しようと試みてきた。この'algorithm-level'アプローチは、不均衡に取り組むために、カタリナリアルタイムサーベイ(crts)データに有望な結果をもたらし、この領域で以前適用されていたバイナリおよびマルチクラス分類スキームを上回った。本研究では,学習データを直接強化するために「データレベル」アプローチを適用することにより,階層的分類性能をさらに向上させようとする。例えば、$\textit{r}$andomly $\textit{a}$ugmented $\textit{s}$ampled $\textit{l}$ight curves from magnitude $\textit{e}$rror ($\texttt{rasle}$)、ガウス的プロセスモデリング($\texttt{gpfit}$)と合成的マイノリティオーバーサンプリング($\textt{smote}$)による光曲線の拡張である。 agorithm-level'(すなわち階層スキーム)と'data-level'アプローチを組み合わせることで、変光星の分類精度をさらに1-4$\%$向上させる。階層モデルで$\texttt{GpFit}$を使用すると,より高い分類率が得られることがわかった。測定値のさらなる改善には、正しく同定された変光星のより良い標準セットが必要である。

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