Validating a BDT-based Electron-Positron Identification Algorithm at CLAS12 with Experimental Data
यह शोध पत्र CLAS12 प्रयोग के लिए एक मशीन-लर्निंग-आधारित बूस्टेड डिसीजन ट्री एल्गोरिदम प्रस्तुत और मान्य करता है जो इलेक्ट्रॉनों और पॉज़िट्रॉनों को प्रभावी ढंग से पहचानते हुए चार्ज्ड-पायोन संदूषण को काफी कम करता है, जो सिम्युलेटेड नमूनों में 90% से अधिक लीप्टन प्रतिधारण प्राप्त करता है और प्रायोगिक डेटा पर विश्वसनीयता प्रदर्शित करता है।