ИИ и сложнейшие проблемы мира · Астрономия и космос · arXiv · 2026-10-20
Когда рентгеновские признаки не позволяют выявить истинные источники излучения: шум в разметке и перекрытие светимостей при классификации AGN и звездообразующих галактик методами машинного обучения
Оригинальное название: When X-ray Features Fail to Identify Intrinsic Emitters: Label Noise and Luminosity Overlap in Machine Learning Classification of AGN and Star-forming Galaxies
Добавление признака рентгеновского потока в классификатор AGN и звездообразующих галактик на основе случайного леса снизило точность с 97.51% до 89.26%. Авторы объясняют это значительным перекрытием рентгеновской светимости вблизи порога 10^42 erg/s и зависящим от объекта шумом разметки около разделительной линии BPT. На фиксированной выборке добавление рентгеновского признака не изменило метрики по классам, а его перестановочная важность согласовывалась с нулём, так что классификатор практически не использует этот признак.