Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quasar Detection using Linear Support Vector Machine with Learning From Mistakes Methodology

論文の概要: Quasar Detection using Linear Support Vector Machine with Learning From Mistakes Methodology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00401v2
Date: Fri, 2 Oct 2020 13:59:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-12 07:25:58.282364
Title: Quasar Detection using Linear Support Vector Machine with Learning From Mistakes Methodology
Title（参考訳）: 誤り法から学習した線形支持ベクトルマシンを用いたクエーサー検出
Authors: Aniruddh Herle, Janamejaya Channegowda, Dinakar Prabhu
Abstract要約: 超大質量ブラックホールが光の降着円盤に囲まれている非常に明るい物体であるクエーサーを検出するために、LSVM(Linear Support Vector Machine)を探索した。 LSVMとEnsemble Bagged Trees (EBT)はFalse Negative Rateの10倍の低下を示した。
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 field of Astronomy requires the collection and assimilation of vast volumes of data. The data handling and processing problem has become severe as the sheer volume of data produced by scientific instruments each night grows exponentially. This problem becomes extensive for conventional methods of processing the data, which was mostly manual, but is the perfect setting for the use of Machine Learning approaches. While building classifiers for Astronomy, the cost of losing a rare object like supernovae or quasars to detection losses is far more severe than having many false positives, given the rarity and scientific value of these objects. In this paper, a Linear Support Vector Machine (LSVM) is explored to detect Quasars, which are extremely bright objects in which a supermassive black hole is surrounded by a luminous accretion disk. In Astronomy, it is vital to correctly identify quasars, as they are very rare in nature. Their rarity creates a class-imbalance problem that needs to be taken into consideration. The class-imbalance problem and high cost of misclassification are taken into account while designing the classifier. To achieve this detection, a novel classifier is explored, and its performance is evaluated. It was observed that LSVM along with Ensemble Bagged Trees (EBT) achieved a 10x reduction in the False Negative Rate, using the Learning from Mistakes methodology.
Abstract（参考訳）: 天文学の分野は膨大な量のデータの収集と同化を必要とする。科学機器が毎晩生成するデータ量が指数関数的に増加するにつれて、データ処理と処理の問題は深刻化している。この問題は、主に手動でデータを処理する従来の方法では広範に行われているが、機械学習アプローチを使うには最適な設定である。天文学の分類器を構築する一方で、超新星やクエーサーのような希少な天体が検出損失のために失われるコストは、これらの天体の希少さと科学的価値を考えると、多くの偽陽性を持つよりもはるかに重い。本稿では,超大質量ブラックホールを光集積ディスクで囲む非常に明るい物体であるクエーサーを検出するために,LSVM(Linear Support Vector Machine)を提案する。天文学では、クエーサーを正しく同定することが不可欠であり、自然界では極めて稀である。それらのラリティーは、考慮する必要があるクラス不均衡の問題を生み出します。分類器の設計には, クラス不均衡問題と誤分類コストが考慮される。この検出を実現するために、新しい分類器を探索し、その性能を評価する。その結果、LSVMとEnsemble Bagged Trees(EBT)は、ミステイクスの手法を用いて、偽陰性率を10倍に下げることに成功した。

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