Classificação Morfológica de Galáxias em Conjuntos de Dados Desbalanceados

Abstract

Galáxias podem possuir diferentes morfologias, uma importante fonte de informação
para o entendimento da evolução do universo. O Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey (CANDELS) é um levantamento de milhares de imagens de galáxias distantes da Terra. Como não é possível classificar todas essas imagens manualmente para descobrir suas respectivas morfologias, o desenvolvimento de classificadores automáticos precisos para tal tarefa é de extrema importância. Infelizmente, técnicas de predição tradicionais possuem baixo poder preditivo quando o conjunto de dados possui um forte desbalanceamento, ou seja, quando uma das classes da variável resposta é demasiadamente mais frequente do que as demais. Assim, este trabalho tem por objetivo estudar três abordagens que levam em conta a falta de balanceamento dos dados  para o levantamento CANDELS e compará-los com os métodos usuais no problema de classificação de galáxias regulares e mergers. Para comparar os diferentes métodos, diversas medidas de qualidade de métodos preditivos foram utilizadas. Mostramos que, para o caso de classificação de galáxias {\it mergers}, as melhores predições foram provenientes das abordagens de superamostragem e mudança de corte. Para o caso de galáxias regulares, levar o desbalanceamento em consideração não foi tão importante, pois essa classe não possui um desbalanceamento tão forte quando comparada com a classe de mergers.
Além disso, mostramos que os classificadores obtidos via diferentes métodos de classificação (árvores de classificação, florestas aleatórias e regressão logística penalizada) levam a predições muito parecidas, o que indica que melhores predições só podem ser obtidas através da inclusão de novas estatísticas resumo com base nas imagens, ou através de banco de dados maiores.