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Action #5351

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Résultats avec les poids

Added by Johanna Pasquet over 5 years ago. Updated over 5 years ago.

Status:
New
Priority:
Normal
Assignee:
Johanna Pasquet
Start date:
2019-07-09
Due date:
% Done:

0%

Estimated time:

Description

Pondération de la loss pour obtenir un N(z) représentatif de la vérité. Pour cela j'ai utilisé les poids calculés par Marie et Stéphane à partir d'un N(z) théorique. Je présente dans une première partie les résultats de l'ensemble des cross validation (pas d'ensemble pour ce résultat là) sur la base de test ayant la même distribution du N(z) que la base de train. Puis je présente les résultats sur Primus (CUBE_CFHTLS_SPECTRO_WIDE1234_unique_balanced_Primuslowz_0001)

1) Résultat avec un N(z) représentatif

biais = 0.0005984543020493647
sigma_mad = 0.018951882212039885
fraction d' outliers = 9.94338630198

2) Résultat avec un N(z) non représentatif
On constate que ça n'a pas corrigé le biais à bas z...

biais = 0.04970591677428244
sigma_mad = 0.027086191311710413
fraction d' outliers = 15.1287078616


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inference_cubeprimus.png (40.9 KB) inference_cubeprimus.png Johanna Pasquet, 2019-07-09 16:14
plot_inference_primus.png (68.2 KB) plot_inference_primus.png Johanna Pasquet, 2019-07-09 16:14
sigma_mad_test.png (27.7 KB) sigma_mad_test.png Johanna Pasquet, 2019-07-09 17:07
test_plot.png (79.9 KB) test_plot.png Johanna Pasquet, 2019-07-09 17:07
distributions.png (58.8 KB) distributions.png Johanna Pasquet, 2019-07-10 16:46
plot_inference2.png (54.1 KB) plot_inference2.png Johanna Pasquet, 2019-07-11 19:34
inference2.png (36.5 KB) inference2.png Johanna Pasquet, 2019-07-11 19:34
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 #1

Updated by Johanna Pasquet over 5 years ago

N(z) et N(mag) avant la pondération par les poids (première ligne) et après (deuxième ligne)

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 #2

Updated by Johanna Pasquet over 5 years ago

Inférence sur le cube CUBE_WIDE_zspec_Photonly_0001.npz. Il semblerait que le précédent cube PRIMUS avait des étoiles car ici les résultats sont beaucoup mieux même s'il y a encore un léger biais à faible redshift. Ce sont les résultats avec les poids pour pondérer la loss


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 #3

Updated by Johanna Pasquet over 5 years ago

Johanna Pasquet wrote:

Inférence sur le cube CUBE_WIDE_zspec_Photonly_0001.npz. Il semblerait que le précédent cube PRIMUS avait des étoiles car ici les résultats sont beaucoup mieux même s'il y a encore un léger biais à faible redshift. Ce sont les résultats avec les poids pour pondérer la loss


Voici les performances en terme de métrique:
biais = 0.01625062861904333
sigma_mad = 0.023803115785273967
fraction d' outliers = 8.04957146166

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