Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2020
Идентификатор DOI: 10.17238/issn2226-8812.2020.4.4-9
Ключевые слова: exoplanet, Stellar classification, neural network, random forest, Gaia catalogue, экзопланеты, классификация звезд, нейросеть, случайный лес, звездный каталог GAIA
Аннотация: В данной работе предложена методика построения классификатора звезд по наличию экзопланет (ЭП) на основе информации из звездного каталога GAIA DR2 и данных, полученных в ходе наблюдений с космического телескопа «Кеплер». Три типа классификаторов были разработаны с помощью методов машинного обучения таких как: логистическая регрессиПоказать полностьюя, случайный лес и искусственная нейронная сеть. Сравнительная оценка результатов классификаторов проведена с помощью матрицы ошибок. In this paper, we propose a method for constructing a classifier of stars by the presence of exoplanets (EPs) based on information from the GAIA DR2 star catalog and data obtained during observations from the Kepler space telescope. Three types of classifiers have been developed using machine learning methods such as logistic regression, random forest and artificial neural network. Comparative evaluation of the results of the classifiers was carried out using the error matrix.
Журнал: Пространство, время и фундаментальные взаимодействия
Выпуск журнала: № 4
Номера страниц: 4-9
ISSN журнала: 22268812
Место издания: Москва
Издатель: ООО "Профиль-2С"