Boost recall in quasi-stellar object selection from highly imbalanced photometric datasets
Notice bibliographique
Résumé
Context. The identification of bright quasi-stellar objects (QSOs) is of fundamental importance to probe the intergalactic medium and address open questions in cosmology. Several approaches have been adopted to find such sources in the currently available photometric surveys, including machine learning methods. However, the rarity of bright QSOs at high redshifts compared to other contaminating sources (such as stars and galaxies) makes the selection of reliable candidates a difficult task, especially when high completeness is required. Aims. We present a novel technique to boost recall (i.e., completeness within the considered sample) in the selection of QSOs from photometric datasets dominated by stars, galaxies, and low-zQSOs (imbalanced datasets). Methods. Our heuristic method operates by iteratively removing sources whose probability of belonging to a noninteresting class exceeds a user-defined threshold, until the remaining dataset contains mainly high-zQSOs. Any existing machine learning method can be used as the underlying classifier, provided it allows for a classification probability to be estimated. We applied the method to a dataset obtained by cross-matching PanSTARRS1 (DR2),Gaia(DR3), and WISE, and identified the high-zQSO candidates using both our method and its direct multi-label counterpart. Results. We ran several tests by randomly choosing the training and test datasets, and achieved significant improvements in recall which increased from ~50% to ~85% for QSOs withz> 2.5, and from ~70% to ~90% for QSOs withz> 3. Also, we identified a sample of 3098 new QSO candidates on a sample of 2.6 ×106sources with no known classification. We obtained follow-up spectroscopy for 121 candidates, confirming 107 new QSOs withz> 2.5. Finally, a comparison of our QSO candidates with those selected by an independent method based onGaiaspectroscopy shows that the two samples overlap by more than 90% and that both selection methods are potentially capable of achieving a high level of completeness.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».