图神经网络模型预测性能评估数据集GraphNeuralNetworkPerformanceEvaluationDataset-cahoytesis

数据来源：互联网公开数据

标签：图神经网络, 性能评估, 机器学习, 预测模型, 结构化数据, CSV, 模型分析, 神经网络

数据概述：该数据集包含用于评估图神经网络模型预测性能的数据，记录了不同模型在各种配置下的预测结果。主要特征如下：时间跨度：数据未明确时间范围，可视为针对特定模型的静态评估结果。地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图神经网络模型的性能评估。数据维度：数据集的核心是“edge_report.csv”文件，包含以下字段：id（样本ID），label（真实标签），pred（模型预测结果），subset（数据集子集划分）。数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和模型评估。此外，还包含JSON和PyTorch模型文件（.pt），可能用于模型配置和结果分析。来源信息：数据来源于对图神经网络模型的实验和评估，已进行结构化处理。该数据集适合用于图神经网络模型的性能分析、比较研究，以及模型优化和改进。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于图神经网络模型性能评估的学术研究，如不同模型结构、超参数设置对预测结果的影响分析。行业应用：可为人工智能行业提供模型评估的参考，尤其是在图结构数据分析、推荐系统、社交网络分析等领域。决策支持：支持模型选择和优化，帮助研究人员和工程师根据数据表现做出更明智的决策。教育和培训：作为图神经网络课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法，进行模型训练和性能分析。此数据集特别适合用于探索不同图神经网络模型在不同数据集子集上的预测表现，帮助用户评估模型泛化能力、识别模型优势与不足，并进行模型优化。