基于LAMOST数据与机器学习方法测定大样本恒星年龄

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摘 要：为了了解银河系以及追溯其形成历史，需要对分布在银河系中的大量恒星样本进行准确的年龄预测。通过LAMOST DR5和Kepler的星震学数据交叉匹配获得的训练样本，给出了一个具有163 105颗恒星年龄参数的红团簇星星表。使用核主成分分析与随机森林相结合的方法对多个恒星参数与恒星年龄之间的关系进行训练，将样本分为训练集与测试集进行模型的训练与对照验证，测试集显示所训练的模型对恒星年龄预测的绝对误差平均值为0.46 Gyr，相对误差平均值为13%。（剩余9873字）

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