The discrimination between star-forming and AGN galaxies in the absence of H α and [N ii]: a machine -learning approach
Notice bibliographique
Résumé
In the absence of the two emission lines H α and [N ii] (6584 Å) in a BPT diagram, we show that other spectral information is sufficiently informative to distinguish active galactic nucleus (AGN) galaxies from star-forming galaxies. We use pattern recognition methods and a sample of galaxy spectra from the Sloan Digital Sky Survey to show that, in this survey, the flux and equivalent width of [O iii] (5007 Å) and H β, along with the 4000 Å break, can be used to classify galaxies in a BPT diagram. This method provides a higher accuracy of predictions than those which use stellar mass and [O iii]/H β. First, we use BPT diagrams and various physical parameters to re-classify the galaxies. Next, using confusion matrices, we determine the ‘correctly’ predicted classes as well as confused cases. In this way, we investigate the effect of each parameter in the confusion matrices and rank the physical parameters used in the discrimination of the different classes. We show that in this survey, for example, |$\rm {g - r}$| colour can provide the same accuracy as galaxy stellar mass to predict whether or not a galaxy hosts an AGN. Finally, with the same information, we also rank the parameters involved in the discrimination of Seyfert and LINER galaxies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».