Classification of 4XMM-DR9 sources by machine learning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The ESA’s X-ray Multi-mirror Mission (XMM–Newton) created a new high-quality version of the XMM–Newton serendipitous source catalogue, 4XMM-DR9, which provides a wealth of information for observed sources. The 4XMM-DR9 catalogue is correlated with the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR12 photometric data base and the AllWISE data base; we then get X-ray sources with information from the X-ray, optical, and/or infrared bands and obtain the XMM–WISE, XMM–SDSS, and XMM–WISE–SDSS samples. Based on the large spectroscopic surveys of SDSS and the Large Sky Area Multi-object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST), we cross-match the XMM–WISE–SDSS sample with sources of known spectral classes, and obtain known samples of stars, galaxies, and quasars. The distribution of stars, galaxies, and quasars as well as all spectral classes of stars in 2D parameter space is presented. Various machine-learning methods are applied to different samples from different bands. The better classified results are retained. For the sample from the X-ray band, a rotation-forest classifier performs the best. For the sample from the X-ray and infrared bands, a random-forest algorithm outperforms all other methods. For the samples from the X-ray, optical, and/or infrared bands, the LogitBoost classifier shows its superiority. Thus, all X-ray sources in the 4XMM-DR9 catalogue with different input patterns are classified by their respective models that are created by these best methods. Their membership of and membership probabilities for individual X-ray sources are assigned. The classified result will be of great value for the further research of X-ray sources in greater detail.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».