В статье рассматривается применение машинного обучения для классификации активных и формирующих звёзды галактик. Используются различные свойства галактик, такие как звёздная масса, дисперсия скоростей звёзд, цвет, красное смещение и другие. Модели на основе алгоритмов (дерево решений, случайный лес, опорный векторный классификатор и k-ближайших соседей) показали высокую точность классификации, а также возможность оценки масс сверхмассивных чёрных дыр в галактиках. arXiv: 2603.24435 Обзоры | Астрофизика
Классификация активных галактик на основе машинного обучения и оценка масс сверхмассивных чёрных дыр
В статье рассматривается применение машинного обучения для классификации активных и формирующих звёзды галактик. Используются различные свойства галактик, такие как звёздная масса, дисперсия скоростей звёзд, цвет, красное смещение и другие. Модели на основе алгоритмов (дерево решений, случайный лес, опорный векторный классификатор и k-ближайших соседей) показали высокую точность классификации, а также возможность оценки масс сверхмассивных чёрных дыр в галактиках.
arXiv: 2603.24435
