基于随机森林在 VST-COSMOS 场中选取光学可变活动星系核

VLT 巡天望远镜对 COSMOS 场的巡天是活动星系核（AGN）变率研究的一个有吸引力的试验场。该数据集拥有 3.3 年内 54 次 r 波段观测以及 24.6 r 波段的单次观测深度，在 Vera C. Rubin 天文台时空遗产巡天（LSST）的性能预测背景下也特别有趣。本工作是致力于开发一种自动化、稳健且高效的方法来识别光学可变 AGN 的系列中的第五篇，旨在将其部署于未来的 LSST 数据。我们测试了随机森林（RF）算法在选取光学可变 AGN 候选体方面的性能，研究了不同 AGN 标记集（LSs）和特征集的使用如何影响该性能。我们定义了一个异质 AGN 标记集，并基于可从 LSST 数据中提取的内容选择了一组变率特征以及光学和近红外颜色。我们发现，仅包含 I 型源的 AGN 标记集能够选出高纯度（91%）的 AGN 候选样本，相对于光谱确认 AGN 的完备性达到 69%（而我们之前的工作为 59%）。将颜色添加到变率特征中轻微改善了 RF 分类器的性能，而仅颜色在选取 AGN 时不如变率有效，因为它们返回受污染的候选样本且无法识别大多数寄主主导的 AGN。我们观察到明亮的（r < 21 mag）AGN 标记集能够找回不受星等截断影响的候选样本，这一点非常重要，因为用于 LSST 相关研究的暗 AGN 标记集将难以获得且可能不平衡。我们估计在当前星等极限下 LSST 主巡天的 AGN 天密度为 620 万。