图神经网络模型训练预测性能数据集_Graph_Neural_Network_Model_Training_Prediction_Performance
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 预测性能, 模型评估, 深度学习, 时间序列预测, 机器学习, 数据分析, 模型训练
数据概述：
该数据集包含图神经网络模型在训练过程中的预测性能数据，用于评估模型在不同训练轮次下的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但记录了模型在不同训练轮次（epoch）的预测结果，从epoch1到epoch100。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用模型评估数据集。
数据维度：数据集的核心是模型预测值与目标值的比较，包括“Target”（目标值）以及在不同训练轮次（epoch1, epoch2, epoch4, epoch8, epoch16, epoch32, epoch64, epoch100）上的“Predict”值。
数据格式：CSV格式，文件名为df_predictions_targets_errors.csv，包含模型的预测结果和真实目标值。
来源信息：数据集来源于模型训练过程的记录，用于分析和评估模型的训练效果。
该数据集适合用于图神经网络模型性能分析、训练过程可视化以及模型优化研究。
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、不同训练策略对比、模型泛化能力评估等。
行业应用：可以为人工智能和数据科学行业提供模型评估和优化的数据支持，尤其是在时间序列预测、推荐系统等领域。
决策支持：支持模型训练策略的制定和优化，帮助提升模型预测精度和稳定性。
教育和培训：作为深度学习和图神经网络课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模型训练和评估过程。
此数据集特别适合用于探索模型在不同训练阶段的预测表现，帮助用户分析模型收敛速度、过拟合情况，并优化模型训练策略。
