图神经网络预测结果数据集GraphNeuralNetworkPredictionResults-zy5986
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 节点分类, 预测结果, GCN, 机器学习, 模型评估, 数据分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含图神经网络（GCN）模型的预测结果，用于评估模型在节点分类任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确具体地理范围，可能与特定图结构数据相关。
数据维度：数据集包含两个字段：Index（节点索引）和Predicted（预测标签，0或1）。
数据格式：CSV格式，文件名为predcsv，便于数据分析和结果可视化。数据来源于GCN模型对图结构数据的预测结果，已进行模型预测和结果输出处理。
该数据集适合用于模型评估、结果分析和性能比较。
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：适用于图神经网络和机器学习领域的研究，如模型性能评估、不同模型间的比较、预测结果分析等。
行业应用：可以为社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域提供数据支持，用于评估节点分类模型的准确性。
决策支持：支持模型优化和算法选择，帮助研究人员和工程师改进图神经网络模型。
教育和培训：作为图神经网络、深度学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果和评估方法。
此数据集特别适合用于分析图神经网络模型的预测结果，评估模型的准确性，并探索模型在不同节点上的预测差异，从而优化模型性能。
