論文の概要: A machine learning approach to galaxy properties: joint redshift-stellar mass probability distributions with Random Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05928v2
• Date: Fri, 19 Feb 2021 10:38:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:04:33.756959
• Title: A machine learning approach to galaxy properties: joint redshift-stellar mass probability distributions with Random Forest
• Title（参考訳）: 銀河特性への機械学習アプローチ--ランダムフォレストを用いた赤方偏移-星間質量確率分布
• Authors: S. Mucesh, W. G. Hartley, A. Palmese, O. Lahav, L. Whiteway, A. F. L. Bluck, A. Alarcon, A. Amon, K. Bechtol, G. M. Bernstein, A. Carnero Rosell, M. Carrasco Kind, A. Choi, K. Eckert, S. Everett, D. Gruen, R. A. Gruendl, I. Harrison, E. M. Huff, N. Kuropatkin, I. Sevilla-Noarbe, E. Sheldon, B. Yanny, M. Aguena, S. Allam, D. Bacon, E. Bertin, S. Bhargava, D. Brooks, J. Carretero, F. J. Castander, C. Conselice, M. Costanzi, M. Crocce, L. N. da Costa, M. E. S. Pereira, J. De Vicente, S. Desai, H. T. Diehl, A. Drlica-Wagner, A. E. Evrard, I. Ferrero, B. Flaugher, P. Fosalba, J. Frieman, J. Garc\'ia-Bellido, E. Gaztanaga, D. W. Gerdes, J. Gschwend, G. Gutierrez, S. R. Hinton, D. L. Hollowood, K. Honscheid, D. J. James, K. Kuehn, M. Lima, H. Lin, M. A. G. Maia, P. Melchior, F. Menanteau, R. Miquel, R. Morgan, F. Paz-Chinch\'on, A. A. Plazas, E. Sanchez, V. Scarpine, M. Schubnell, S. Serrano, M. Smith, E. Suchyta, G. Tarle, D. Thomas, C. To, T. N. Varga, and R.D. Wilkinson
• Abstract要約: 本稿では、ランダムフォレスト(RF)機械学習アルゴリズムを用いて、高精度な赤方偏移質量確率分布関数(PDF)が得られることを実証する。 我々はdark energy survey (des) とcosmos 2015カタログの赤方偏移と恒星質量の組合せを用いている。 精度に加えて、RFは非常に高速で、消費者コンピュータハードウェアでわずか$ 6$で数百万の銀河の合同PDFを計算することができます。
• 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: We demonstrate that highly accurate joint redshift-stellar mass probability distribution functions (PDFs) can be obtained using the Random Forest (RF) machine learning (ML) algorithm, even with few photometric bands available. As an example, we use the Dark Energy Survey (DES), combined with the COSMOS2015 catalogue for redshifts and stellar masses. We build two ML models: one containing deep photometry in the $griz$ bands, and the second reflecting the photometric scatter present in the main DES survey, with carefully constructed representative training data in each case. We validate our joint PDFs for $10,699$ test galaxies by utilizing the copula probability integral transform and the Kendall distribution function, and their univariate counterparts to validate the marginals. Benchmarked against a basic set-up of the template-fitting code BAGPIPES, our ML-based method outperforms template fitting on all of our predefined performance metrics. In addition to accuracy, the RF is extremely fast, able to compute joint PDFs for a million galaxies in just under $6$ min with consumer computer hardware. Such speed enables PDFs to be derived in real time within analysis codes, solving potential storage issues. As part of this work we have developed GALPRO, a highly intuitive and efficient Python package to rapidly generate multivariate PDFs on-the-fly. GALPRO is documented and available for researchers to use in their cosmology and galaxy evolution studies.
• Abstract（参考訳）: 我々は,測光帯域が少ない場合でも,ランダムフォレスト(RF)機械学習(ML)アルゴリズムを用いて高精度な連星質量分布関数(PDF)が得られることを示した。 例えば、ダークエネルギーサーベイ(DES)は、赤方偏移と星団のためのCOSMOS2015カタログと組み合わせています。 2つのmlモデルを構築した。1つは$griz$バンドに深い光度計を、もう1つはメインdesサーベイに存在している光度散乱を反射し、それぞれのケースに注意深く構築されたトレーニングデータである。 我々は,コプラ確率積分変換とケンドール分布関数を用いて,10,699ドルのテスト銀河に対して共同PDFを検証し,その辺縁を検証した。 テンプレート適合コードBAGPIPESの基本的なセットアップと比較すると、MLベースのメソッドは、事前に定義されたすべてのパフォーマンス指標に対してテンプレート適合性よりも優れています。 精度に加えて、RFは非常に高速で、100万個の銀河の合同PDFをコンシューマー・コンピュータ・ハードウェアで6ドル以下で計算できる。 このような速度により、PDFは分析コード内でリアルタイムで導き出され、潜在的なストレージ問題を解決することができる。 この作業の一環として,多変量PDFをその場で高速に生成する,非常に直感的で効率的なPythonパッケージであるGALPROを開発した。 galproは、宇宙論や銀河進化の研究で研究者が利用できる文書である。

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