Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

What does node2vec expect in .wv method?

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#5 3 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
48/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
jupyter-notebook, python
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

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.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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?

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
1.1k
Fork
300
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của PacktPublishing/Hands-On-Graph-Neural-Networks-Using-Python

Tất cả issue của PacktPublishing/Hands-On-Graph-Neural-Networks-Using-Python

Issue tương tự

Thêm issue về Machine Learning

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.