利用 ExtraTrees 算法从 Gaia 低分辨率 BP/RP 光谱估计 $\left[ \alpha / \text{Fe} \right]$

Gaia 第三批数据发布将包含超过十亿个具有位置、视差和自行的源。此外，对于数亿颗恒星，它将包含低分辨率蓝光度计（BP）和红光度计（RP）光谱。这些光谱由棱镜色散获得，其分辨率过低，无法测量单个谱线和谱带。然而，组合的 BP/RP 光谱可用于估计一些恒星性质，如 $T_{\text{eff}}$、$\log{g}$ 和 $\left[ \text{M} / \text{H} \right]$。我们研究了使用 ExtraTrees 算法从低分辨率 BP/RP 光谱估计 α 元素与铁丰度比 $\left[ \alpha / \text{H} \right]$ 的可行性。为从光谱推断 $\left[ \alpha / \text{H} \right]$，我们创建了在两组样本上训练的回归模型：一组合成光谱集和一组来自已知 $\left[ \alpha / \text{H} \right]$ 恒星的观测光谱集（这些恒星因使用 HERMES 观测而已知）。我们将每个模型应用于另一组样本及一个更大的观测样本，以评估模型性能。此外，我们使用我们的模型分析了来自 Gaia-Enceladus 结构的恒星。我们发现，使用 ExtraTrees 算法的模型可用于从冷恒星的低分辨率 BP/RP 光谱估计 $\left[ \alpha / \text{H} \right]$。然而，它们是通过利用 $\left[ \alpha / \text{H} \right]$ 与其他参数之间的相关性来实现这一点，而非 $\left[ \alpha / \text{H} \right]$ 对光谱的因果效应。因此，它们在试图区分仅在 $\left[ \alpha / \text{H} \right]$ 上不同的恒星的研究中不太可能有用。