Enhanced Predictive Modeling for Hazardous Near-Earth Object Detection: A Comparative Analysis of Advanced Resampling Strategies and Machine Learning Algorithms in Planetary Risk Assessment

📄 arXiv: 2508.15106v1 📥 PDF

作者: Sunkalp Chandra

分类: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-20

💡 一句话要点

提出增强预测建模方法以提高近地危险小行星检测精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 近地小行星 机器学习 风险评估 集成学习 预测建模 数据处理 分类器比较

📋 核心要点

  1. 现有方法在预测近地危险小行星时面临准确性不足和模型选择不当的挑战。
  2. 本研究通过比较多种机器学习分类器，提出了一种基于集成方法的增强预测建模策略。
  3. 实验结果显示，RFC和GBC的F2分数分别达到0.987和0.986，准确率高达99.7%和99.6%，显著提升了预测性能。

📝 摘要（中文）

本研究评估了多种机器学习模型在预测危险近地小行星（NEOs）中的表现，采用了二分类框架，包括数据缩放、幂变换和交叉验证。比较了六种分类器：随机森林分类器（RFC）、梯度提升分类器（GBC）、支持向量分类器（SVC）、线性判别分析（LDA）、逻辑回归（LR）和K近邻（KNN）。RFC和GBC表现最佳，F2分数分别为0.987和0.986，且变异性极小。SVC得分较低但合理，为0.896。LDA和LR的表现中等，得分约为0.749和0.748，而KNN由于难以处理复杂数据模式，得分较差，仅为0.691。RFC和GBC的混淆矩阵表现良好，假阳性和假阴性数量极少，准确率分别为99.7%和99.6%。这些发现强调了集成方法在高精度和高召回率中的优势，并指出了根据数据集特征和评估指标选择模型的重要性。未来研究可集中于超参数优化和高级特征工程，以进一步提高NEO危险预测的准确性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有近地危险小行星预测模型准确性不足的问题，尤其是在复杂数据模式下的分类挑战。现有方法在处理多样化数据特征时表现不佳，导致预测结果的可靠性降低。

核心思路：论文提出通过比较多种机器学习算法，尤其是集成学习方法，来优化危险小行星的预测模型。通过对数据进行适当的预处理和模型选择，旨在提高分类精度和召回率。

技术框架：整体架构包括数据预处理、特征工程、模型训练和评估四个主要阶段。首先对数据进行缩放和变换，然后使用交叉验证评估不同模型的性能，最后选择最佳模型进行最终测试。

关键创新：本研究的主要创新在于系统比较了六种不同的机器学习分类器，并强调了集成方法在处理复杂数据时的优势。与传统单一模型相比，集成方法能够显著提高预测的准确性和稳定性。

关键设计：在模型训练中，采用了交叉验证和特征缩放等技术，确保模型的泛化能力。同时，选择了适合二分类任务的损失函数，以优化模型的学习过程。

📊 实验亮点

实验结果显示，随机森林分类器和梯度提升分类器的F2分数分别达到0.987和0.986，准确率高达99.7%和99.6%。相比其他模型，尤其是K近邻分类器的0.691得分，显著提升了预测性能，展示了集成方法的优势。

🎯 应用场景

该研究的成果可广泛应用于天文学和空间安全领域，尤其是在监测和评估潜在的近地危险小行星方面。通过提高预测准确性，可以为防范可能的天体撞击提供科学依据，进而保护地球及其居民的安全。未来，这一研究方向还有望推动相关技术在其他领域的应用，如灾害预警和风险管理。

📄 摘要（原文）

This study evaluates the performance of several machine learning models for predicting hazardous near-Earth objects (NEOs) through a binary classification framework, including data scaling, power transformation, and cross-validation. Six classifiers were compared, namely Random Forest Classifier (RFC), Gradient Boosting Classifier (GBC), Support Vector Classifier (SVC), Linear Discriminant Analysis (LDA), Logistic Regression (LR), and K-Nearest Neighbors (KNN). RFC and GBC performed the best, both with an impressive F2-score of 0.987 and 0.986, respectively, with very small variability. SVC followed, with a lower but reasonable score of 0.896. LDA and LR had a moderate performance with scores of around 0.749 and 0.748, respectively, while KNN had a poor performance with a score of 0.691 due to difficulty in handling complex data patterns. RFC and GBC also presented great confusion matrices with a negligible number of false positives and false negatives, which resulted in outstanding accuracy rates of 99.7% and 99.6%, respectively. These findings highlight the power of ensemble methods for high precision and recall and further point out the importance of tailored model selection with regard to dataset characteristics and chosen evaluation metrics. Future research could focus on the optimization of hyperparameters with advanced features engineering to further the accuracy and robustness of the model on NEO hazard predictions.