What does node2vec expect in .wv method?
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook, python
調査の方向性
Start with Chapter04/chapter4.ipynb and compare the prediction code using train_mask with the book's train_mask_str. Inspect how node2vec.wv indexes its vectors and verify both versions against the reported accuracy; done means explaining the discrepancy and identifying which code should be used.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hello,
I;m working through chapter 4. In the prediction of the test set, you use train_mask_str in the book but in your gh code you use train_mask. Depending on which one you use one gets very different results.
if you pass the integer mask you get something that won't go pass 60% accuracy.
y_pred = clf.predict(node2vec.wv[test_mask])
acc = accuracy_score(y_pred, labels[test_mask])
print(f'Node2Vec accuracy = {acc*100:.2f}%')
>>>Node2Vec accuracy = 59.09%
But if i pass the string mask i get what you report both in gh and the book . Which seems really high considering how many samples you pick out in the train and test.
y_pred = clf.predict(node2vec.wv[test_mask_str])
acc = accuracy_score(y_pred, labels[test_mask])
print(f'Node2Vec accuracy = {acc*100:.2f}%')
>>>Node2Vec accuracy = 95.45%
How can one explain this discrepancy?
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 1.1k
- フォーク
- 300
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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