利用随机森林分类 W+W- 和 ttbar 事例
高能物理 - 实验
2014-10-30 v1
摘要
我们进行了一项对高能质子 - 质子对撞机中产生的 W+W- 和 ttbar 事例进行分类的练习，部分动机源于 WW 截面测量值与预测值之间当前存在的张力。随机森林分类器的性能超过了标准的基于切割的分析方法。此外，关键运动学事例特征分布的畸变相对较小，这表明由于建模引起的系统不确定性可能会降低。最后，我们的随机森林能够容忍缺失特征（如缺失横向能量），而其性能不会出现严重下降。
引用
@article{arxiv.1410.8058,
title = {Using Random Forests to Classify W+W- and ttbar Events},
author = {J. Lovelace Rainbolt and Thoth Gunter and Michael Schmitt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.8058},
year = {2014}
}
备注
11 pages, 4 figures