<i>Euclid</i> preparation
Notice bibliographique
Résumé
The Euclid Space Telescope will image about 14 000 deg2 of the extragalactic sky at visible and near-infrared wavelengths, providing a dataset of unprecedented size and richness that will facilitate a multitude of studies into the evolution of galaxies. Although spectroscopy will also be available for some of the galaxies, in the vast majority of cases the main source of information will come from broadband images and data products thereof (i.e. photometry). Therefore, there is a pressing need to identify or develop scalable yet reliable methodologies to estimate the redshift and physical properties of galaxies using broadband photometry from Euclid. Optionally, such methods could also include ground-based optical photometry. To address this need, we present a novel method developed as part of a ‘data challenge’ within the Euclid Collaboration to estimate the redshift, stellar mass, star-formation rate, specific star-formation rate, E(B − V), and age of galaxies using mock Euclid and ground-based photometry. The main novelty of our property-estimation pipeline is its use of the CatBoost implementation of gradient-boosted regression-trees together with chained regression and an intelligent, automatic optimisation of the training data. The pipeline also includes a computationally efficient method to estimate prediction uncertainties, and, in the absence of ground-truth labels, it provides accurate predictions for metrics of model performance up to z ~ 2. We applied our pipeline to several datasets consisting of mock Euclid broadband photometry and mock ground-based ugriz photometry, with the objective of evaluating the performance of our methodology for estimating the redshift and physical properties of galaxies detected in the Euclid Wide Survey. The statistical metrics of prediction residuals vary depending on which mock catalogue and filters are tested. Nonetheless, the quality of our photometric redshift and physical property estimates are highly competitive overall, validating our modelling approach. However, at z ≳ 3.5, the relative sparsity of galaxies resulted in unreliable redshift and physical property estimates, which we argue could be mitigated by building catalogues with better sampling of z ≳ 3.5 galaxies or by switching to the use of spectral energy distribution fitting in this regime. We also find that the inclusion of ground-based optical photometry significantly improves the quality of the property estimation, highlighting the importance of combining Euclid data with ancillary ground-based data from such surveys as the Vera C. Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time and UNIONS.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,162 |
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 ».