Retrieving exoplanet atmospheric parameters using random forest regression
Retrieving exoplanet atmospheric parameters using random forest regression
复制标题
使用随机森林回归检索系外行星大气参数
DOI：
10.1088/1742-6596/2145/1/012010
复制
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Munsaket P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Munsaket P
可以使用基于检索技术的重要工具从透射光谱中提取对系外行星大气的了解。然而，传统的检索方法（例如MCMC和嵌套采样）消耗大量的计算时间。因此，这项工作旨在应用随机森林回归（监督机器学习技术之一）从光波长下观测到的透射光谱中检索系外行星大气参数。我们发现随机森林回归器在预测行星半径方面具有最佳准确度（
Understanding of exoplanet atmospheres can be extracted from the transmission spectra using an important tool based on a retrieval technique. However, the traditional retrieval method (eg MCMC and nested sampling) consumes a lot of computational time. Therefore, this work aims to apply the random forest regression, one of the supervised machine learning technique, to retrieve exoplanet atmospheric parameters from the transmission spectra observed in the optical wavelength. We discovered that the random forest regressor had the best accuracy in predicting planetary radius (
登录
查看更多内容
宇宙学中多模态问题的有效贝叶斯推理
DOI：
10.1111/j.1365-2966.2007.11871.x
发表时间：
2007
影响因子：
4.8
作者：
J. Shaw;M. Bridges;M. Hobson
通讯作者：
M. Hobson
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Stevens;B. Gaudi
通讯作者：
B. Gaudi
PLATON II：HD 189733b 交通和日食数据的新功能和全面检索
DOI：
10.3847/1538-4357/aba1e6
发表时间：
2020
期刊：
The Astrophysical Journal
影响因子：
--
作者：
Zhang, Michael;Chachan, Yayaati;Kempton, Eliza M.-R.;Knutson, Heather A.;Chang, Wenjun
通讯作者：
Chang, Wenjun
用于分析系外行星大气光谱的监督机器学习
影响因子：
14.1
作者：
Pablo Márquez;C. Fisher;R. Sznitman;K. Heng
通讯作者：
K. Heng