Verbesserung der Untergrundunterdrückung eines neuen CAST ...
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6 Klassifikation mittels TMVA<br />
Klassifikation mittels MLP_BP<br />
Klassifikation mittels MLP_BFGS<br />
Ereignisse / #<br />
4000<br />
3500<br />
Ereignisse / #<br />
4500<br />
4000<br />
3500<br />
3000<br />
3000<br />
2500<br />
2500<br />
2000<br />
2000<br />
1500<br />
1500<br />
1000<br />
1000<br />
500<br />
500<br />
0<br />
-1 -0.5 0 0.5 1 1.5<br />
MLP_BP Ausgabe<br />
0<br />
-1 -0.5 0 0.5 1 1.5<br />
MLP_BFGS Ausgabe<br />
(a)<br />
(b)<br />
Klassifikation mittels BDT_AdaBoost<br />
Klassifikation mittels BDT_AdaBoost_Depth<br />
Ereignisse / #<br />
2200<br />
2000<br />
1800<br />
Ereignisse / #<br />
1200<br />
1000<br />
1600<br />
1400<br />
800<br />
1200<br />
1000<br />
600<br />
800<br />
600<br />
400<br />
400<br />
200<br />
200<br />
0<br />
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8<br />
BDT_AdaBoost Ausgabe<br />
(c)<br />
0<br />
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8<br />
BDT_AdaBoost_Depth Ausgabe<br />
(d)<br />
Klassifikation mittels SVM<br />
Ereignisse / #<br />
3500<br />
3000<br />
2500<br />
2000<br />
1500<br />
1000<br />
500<br />
0<br />
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1<br />
SVM Ausgabe<br />
(e)<br />
Abbildung 6.7: Klassifizierungen des künstlichen 1 keV Datensatzes mit den Methoden, welche in Abschnitt 6.1<br />
entworfen wurden. (a) MLP_BP (b) MLP_BFGS (c) BDT_AdaBoost (d) BDT_AdaBoost_Depth (e) SVM Ausgabe. In<br />
Rot ist <strong>der</strong> optimale Schnitt aus Tabelle 6.2 eingetragen.<br />
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