Classification of blazars based on data-driven approaches
Deze studie toont aan dat een LightGBM-model, getraind op optische lichtcurve-kenmerken van GAIA- en Pan-STARRS-gegevens, waarbij de dimensionaliteit werd verminderd via BoostBoruta, effectief actieve galactische kernen kan classificeren in blazars en niet-blazars met een nauwkeurigheid van ongeveer 86%, zelfs wanneer het wordt toegepast op onbekende kandidaten via zelflerend vermogen.