pytorch图神经网络的评估指标

在PyTorch中评估图神经网络（GNN）的性能，通常涉及多种指标，这些指标可以帮助我们了解模型在图数据上的表现。以下是一些常用的评估指标：

常用评估指标

• 准确率：衡量模型预测正确的样本占总样本数的比例。
• 精确率：所有被判定为正类中，真实的正类占的比例。
• 召回率：所有真实为正类中，被判定为正类占的比例。
• F1分数：精确率和召回率的调和平均数，综合评价模型的分类性能。
• ROC-AUC：ROC曲线下的面积，用于评估模型的分类性能。

特定领域的评估指标

在图神经网络的研究和应用中，除了上述通用指标外，还有一些特定于领域的评估指标。例如，用于评估图神经网络在图数据上的泛化能力、公平性和解释性。

最新研究趋势

最新的研究趋势包括提出新的指标来评估模型的可靠性、公平性和解释性，如TGNN指标、平均精度、标准偏差精度、最坏情况精度、统计平衡、平等机会等。

这些评估指标和方法不仅可以帮助研究人员和开发者更好地理解和优化图神经网络，还可以为实际应用提供更全面的性能评价。