利用随机森林对 SDSS 数据进行测光红移估计
天体物理学
2007-11-16 v1
摘要
基于 SDSS DR6 的多波段测光数据，我们估计了星系红移。我们采用随机森林 (Random Forest) 方法，利用从 80,000 个随机选择的主星系中提取的颜色特征和光谱红移进行训练，从而建立从颜色到红移的映射，使得估计值与光谱红移之间的差异很小。我们的方法得到的估计值具有紧密的均方根 (RMS) 离散度，且受限于测光误差。此外，该方法产生的误差分布近似高斯分布，其参数估计为每个星系的测光红移提供了可靠的置信区间。
关键词
引用
@article{arxiv.0711.2477,
title = {Photometric Redshift Estimation on SDSS Data Using Random Forests},
author = {Samuel Carliles and Tamás Budavári and Sebastien Heinis and Carey Priebe and Alexander Szalay},
journal= {arXiv preprint arXiv:0711.2477},
year = {2007}
}
评论
4 pages, 4 figures, to be published in Proceedings of ADASS XVII