論文の概要: Beyond mirkwood: Enhancing SED Modeling with Conformal Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14212v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 11:27:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 17:26:37.146640
• Title: Beyond mirkwood: Enhancing SED Modeling with Conformal Predictions
• Title（参考訳）: Beyond mirkwood: コンフォーマル予測によるSEDモデリングの強化
• Authors: Sankalp Gilda
• Abstract要約: SEDフィッティングにおける柔軟性と不確実性を向上する,高度な機械学習ベースのアプローチを提案する。 我々は、整合化量子レグレッションを組み込んで、点予測をエラーバーに変換し、解釈可能性と信頼性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traditional spectral energy distribution (SED) fitting techniques face uncertainties due to assumptions in star formation histories and dust attenuation curves. We propose an advanced machine learning-based approach that enhances flexibility and uncertainty quantification in SED fitting. Unlike the fixed NGBoost model used in mirkwood, our approach allows for any sklearn-compatible model, including deterministic models. We incorporate conformalized quantile regression to convert point predictions into error bars, enhancing interpretability and reliability. Using CatBoost as the base predictor, we compare results with and without conformal prediction, demonstrating improved performance using metrics such as coverage and interval width. Our method offers a more versatile and accurate tool for deriving galaxy physical properties from observational data.
• Abstract（参考訳）: 従来のスペクトルエネルギー分布(SED)フィッティング技術は、星形成史や塵の減衰曲線の仮定によって不確実性に直面している。 本稿では、SEDフィッティングにおける柔軟性と不確実性を向上する高度な機械学習ベースのアプローチを提案する。 mirkwoodで使われる固定ngboostモデルとは異なり、このアプローチは決定論的モデルを含む任意のsklearn互換モデルを可能にする。 我々は,点予測を誤りバーに変換し,解釈可能性と信頼性を高めるために,等角化分位回帰(conformalized quantile regression)を導入する。 catboostをベース予測器として使用し,コンフォーメーション予測の有無と結果を比較し,カバレッジや間隔幅といった指標によるパフォーマンス向上を実証した。 本手法は観測データから銀河の物理的性質を導出するためのより汎用的で正確なツールを提供する。

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