抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,Darkエネルギー分光機器(DESI)レガシー画像調査のための測光赤方偏移(光-z)推定を示し,現在,銀河外空の大多数をカバーする最も敏感な光学的調査である。著者らの光-z方法論は,パラメータ空間の領域を同定し,純粋にデータ駆動方法で別々に訓練できるGauss混合モデル(GMM)で拡張されたスパースGauss過程を用いた機械学習アプローチに基づいている。また,同じGMMを用いて,分光訓練サンプルにおけるバイアスを緩和するコスト感受性学習重みを計算した。設計によって,この手法は,広域調査に存在するパラメータ空間の全ての部分に対して,信頼できて不偏な予測を生成することを目的とする。同じ基礎測光を用いた以前の文献推定値と比較して,z>1では,X線またはラジオ連続選択集団と同様に,広いフラックス(密度)と赤方偏移で,X線またはラジオ連続選択集団と同様に,この光-zは,かなり少なく,より正確であった。完全なレガシー画像調査データ放出8に対する光-z推定を,本研究で提供したカタログは,λ≧19400deg ̄2以上のrsim9x10 ̄8銀河に対して高品質であると予測された光-z推定値を提供し,0<z≦sssim7をスパンし,これまでに生成された赤方偏移推定の最も広範な試料の1つを提供した。【JST・京大機械翻訳】
