A versatile classification tool for galactic activity using optical and infrared colors
Notice bibliographique
Résumé
Context.The overwhelming majority of diagnostic tools for galactic activity are focused mainly on the classes of active galaxies. Passive or dormant galaxies are often excluded from these diagnostics, which usually employ emission-line features (e.g., forbidden emission lines). Thus, most of them focus on specific types of activity or only on one activity class, for example active galactic nucleus (AGN) galaxies Aims.In this work we used infrared and optical colors to build an all-inclusive galactic activity diagnostic tool that can discriminate between star-forming, AGN, low-ionization nuclear emission-line region, composite, and passive galaxies, and which can be used in local and low-redshift galaxies. Methods.We used the random forest algorithm to define a new activity diagnostic tool. As the ground truth for the training of the algorithm, we considered galaxies that have been classified based on their optical spectral lines. We explored classification criteria based on infrared colors from the first three WISE bands (bands 1, 2, and 3) supplemented with optical colors from theu, g, andrSDSS bands. From them, we sought the combination with the minimum number of colors that provides optimal results. Furthermore, to mitigate biases related to aperture effects, we introduced a new WISE photometric scheme that combines apertures of different sizes. Results.Using machine learning methods, we developed a diagnostic tool that accommodates both active and passive galaxies under one unified classification scheme using just three colors. We find that the combination ofW1-W2, W2-W3, and g-r colors offers a good performance, while the broad availability of these colors for a large number of galaxies ensures it can be applied to large galaxy samples. The overall accuracy is ~81%, and the achieved completeness for each class is ~81% for star-forming, ~56% for AGN, ~68% for LINER, ~65% for composite, and ~85% for passive galaxies. Conclusions.Our diagnostic represents a significant improvement over existing infrared diagnostics because it includes all types of active galaxies, as well as passive galaxies, extending their application to the local Universe. The inclusion of the optical colors improves its ability to identify low-luminosity AGN galaxies, which are generally confused with star-forming galaxies, and helps us identify cases of starbursts with extreme mid-infrared colors that mimic obscured AGN galaxies, a well-known problem for most infrared diagnostics.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».