Transferring spectroscopic stellar labels to 217 million <i>Gaia</i> DR3 XP stars with SHBoost
Notice bibliographique
Résumé
With Gaia Data Release 3 (DR3), new and improved astrometric, photometric, and spectroscopic measurements for 1.8 billion stars have become available. Alongside this wealth of new data, however, there are challenges in finding efficient and accurate computational methods for their analysis. In this paper, we explore the feasibility of using machine learning regression as a method of extracting basic stellar parameters and line-of-sight extinctions from spectro-photometric data. To this end, we built a stable gradient-boosted random-forest regressor ( xgboost ), trained on spectroscopic data, capable of producing output parameters with reliable uncertainties from Gaia DR3 data (most notably the low-resolution XP spectra), without ground-based spectroscopic observations. Using Shapley additive explanations, we interpret how the predictions for each star are influenced by each data feature. For the training and testing of the network, we used high-quality parameters obtained from the StarHorse code for a sample of around eight million stars observed by major spectroscopic stellar surveys, complemented by curated samples of hot stars, very metal-poor stars, white dwarfs, and hot sub-dwarfs. The training data cover the whole sky, all Galactic components, and almost the full magnitude range of the Gaia DR3 XP sample of more than 217 million objects that also have reported parallaxes. We have achieved median uncertainties of 0.20 mag in V-band extinction, 0.01 dex in logarithmic effective temperature, 0.20 dex in surface gravity, 0.18 dex in metallicity, and 12% in mass (over the full Gaia DR3 XP sample, with considerable variations in precision as a function of magnitude and stellar type). We succeeded in predicting competitive results based on Gaia DR3 XP spectra compared to classical isochrone or spectral-energy distribution fitting methods we employed in earlier works, especially for parameters A V and T eff , along with the metallicity values. Finally, we showcase some potential applications of this new catalogue, including extinction maps, metallicity trends in the Milky Way, and extended maps of young massive stars, metal-poor stars, and metal-rich stars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».