图神经网络预测模型训练结果数据集_Graph_Neural_Network_Prediction_Model_Training_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 模型训练, 预测结果, 深度学习, 机器学习, 实验评估, 数据分析, 时序预测
数据概述：
该数据集包含模型训练过程中的预测结果和目标值，用于评估图神经网络模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含了模型在不同训练轮次（epoch）下的预测结果，反映了模型随训练的收敛过程。
地理范围：数据来源未明确地理范围，通常适用于通用图结构数据预测任务。
数据维度：数据集包含目标值（Target）以及模型在不同训练轮次（epoch1, epoch2, epoch4, epoch8, epoch16, epoch32, epoch64）的预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为df_predictions_targets_errors.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于图神经网络模型训练，对模型在不同epoch下的预测结果进行了记录和整理。
该数据集适合用于评估图神经网络模型的训练效果，分析模型在不同训练阶段的预测精度变化，以及进行模型性能对比。
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：适用于深度学习和图神经网络领域的学术研究，如模型训练过程分析、不同超参数设置下的模型性能比较、模型收敛速度研究等。
行业应用：可为需要使用图神经网络进行预测的行业提供参考，例如金融风控、交通流量预测、社交网络分析等。
决策支持：支持模型优化和超参数调整，帮助研究人员和工程师更好地理解模型行为，从而做出更优的决策。
教育和培训：作为深度学习和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训练过程，掌握模型评估方法。
此数据集特别适合用于分析模型在训练过程中的预测性能变化，评估模型收敛速度，以及进行不同模型配置下的性能对比分析，从而实现模型优化和性能提升。
