KI und die schwierigen Probleme der Welt · Astronomie & Weltraum · arXiv · 2026-10-20
Wenn Röntgenmerkmale intrinsische Emitter nicht identifizieren: Label-Rauschen und Leuchtkraftüberlappung bei der Klassifikation von AGN und sternbildenden Galaxien mit maschinellem Lernen
Originaltitel: When X-ray Features Fail to Identify Intrinsic Emitters: Label Noise and Luminosity Overlap in Machine Learning Classification of AGN and Star-forming Galaxies
Das Hinzufügen eines Röntgenfluss-Merkmals zu einem Random-Forest-Klassifikator für AGN und sternbildende Galaxien senkte die Genauigkeit von 97.51% auf 89.26%. Die Autoren führen dies auf eine erhebliche Überlappung der Röntgenleuchtkraft über der Schwelle von 10^42 erg/s sowie auf instanzabhängiges Labelrauschen nahe der BPT-Trennlinie zurück. Bei einer festen Stichprobe ließ das Hinzufügen des Röntgenmerkmals die klassenaufgelösten Metriken unverändert, und seine Permutationswichtigkeit war mit null vereinbar, sodass der Klassifikator es kaum nutzt.