逻辑回归在恒星分类中的应用：以颜色-颜色图为例
太阳与恒星天体物理
2018-07-18 v1
摘要
我们已完全置身于大数据时代，可靠的数据分类算法与方法对天文研究至关重要。随机森林（Random Forest）与支持向量机（Support Vector Machines）算法在过去几年中变得流行，并被广泛用于不同的恒星分类问题。在本文中，我们探索了一种在天文学中极少被使用的替代性监督分类方法——逻辑回归（Logistic Regression），该方法已在其他科学领域特别是生物统计中成功应用。我们已将此方法应用于从紫外-红外颜色-颜色图中推导潜在金牛座 T 型星（T Tauri star）候选体的成员概率。
引用
@article{arxiv.1805.09551,
title = {On the Use of Logistic Regression for stellar classification. An application to colour-colour diagrams},
author = {L. Beitia-Antero and J. Yáñez and A. I. Gómez de Castro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.09551},
year = {2018}
}
备注
16 pages, 8 figures, accepted for publication in ExpAst