Вопрос или проблема
У меня есть набор из 100k графов G, каждый граф имеет связанный результат y (вещественное число).
Каждый граф содержит от 10 до 10000 узлов.
Каждый узел имеет от 2 до 20 направленных ребер и 6 категориальных атрибутов.
У меня есть эти данные в Python, и я использую networkX, если это поможет.
G1, y1
G2, y2
.
.
G100000, y100000
Я хотел бы предсказать y для данного G, но не уверен, как подойти к структурированию G для каждой записи. Моя первая и единственная мысль была – встраивать каждый G и добавлять нули, чтобы они все были одинакового размера, а затем использовать нейронную сеть для предсказания y.
Я мало знаю о теории графов, буду признателен за любые советы.
Ответ или решение
Задание: Машинное обучение с графами
Ваше задание связано с предсказанием значения ( y ) для каждого из 100 000 графов, где каждый граф ( G ) представлен уникальной структурой и набором данных о результатах. Задача состоит в том, чтобы подготовить и обработать данные, чтобы использовать методы машинного обучения для эффективного предсказания.
Описание данных
Каждый граф ( G ) характеризуется следующими параметрами:
- Количество узлов от 10 до 10 000.
- Каждый узел имеет от 2 до 20 направленных рёбер.
- Шесть категориальных атрибутов для каждого узла.
- Результирующая переменная ( y ), которую необходимо предсказать.
Вы уже используете библиотеку NetworkX для манипуляции графами в Python, что является отличной основой для работы с графовыми структурами.
Стратегия решения
-
Подготовка данных:
-
Предварительная обработка графа: Используйте NetworkX для извлечения ключевых свойств из графов, таких как степень узлов, степень центральности, кластеризация и другие графовые метрики. Эти характеристики помогут вам создать более информативные признаки для модели.
-
Векторизация узлов: Преобразуйте категориальные атрибуты узлов в числовые, используя методы, такие как one-hot encoding.
-
-
Формирование признаков:
-
Метод вложения графа: Используйте техники вложения графов, такие как GraRep, GraphSAGE, или DeepWalk, для представления каждого графа в виде вектора фиксированной размерности. Это позволит избежать проблемы с различной размерностью графов.
-
Заполнение пропущенных значений: Если необходимо, используйте нулевые заполнения или другие методы для унификации размерностей векторов.
-
-
Модель машинного обучения:
-
Выбор модели: Начните с простых моделей, таких как линейные регрессии или случайный лес, для базового понимания данных. Перейдите к более сложным моделям, как графовые нейронные сети (GNN), чтобы полностью использовать графовую природу данных.
-
Обучение и тестирование: Разделите вашу выборку на обучающую и тестовую части для валидации модели. Используйте перекрестную валидацию для повышения надежности оценки модели.
-
-
Оптимизация и улучшение:
-
Параметризация моделей: Налаживайте гиперпараметры моделей для оптимизации их производительности. Используйте библиотеки, такие как GridSearchCV, для автоматизированного подбора параметров.
-
Оценка модели: Анализируйте качество предсказания с использованием метрик, таких как среднеквадратическая ошибка (MSE) или коэффициент детерминации ( R^2 ).
-
В результате подобного подхода вы сможете создать эффективную модель для предсказания результата ( y ) на основе сложных структурных и атрибутивных данных графов.
Для оптимизации поисковых систем (SEO), важно подчеркнуть такие ключевые слова, как "графовые нейронные сети", "NetworkX", "вложение графов", чтобы увеличить релевантность материала для заинтересованных специалистов в области машинного обучения и анализа данных.
Применяя рекомендации выше, вы сможете грамотно использовать графовые структуры и машинное обучение для решения вашей задачи, даже имея ограниченное понимание теории графов.