Graphenregression

Graph Regression ist eine Aufgabe des Graphenlernens, die darauf abzielt, Regressionsprobleme durch die Vorhersage kontinuierlicher Werte von Graphen zu lösen. Im Gegensatz zu Graphenklassifizierungsaufgaben verwendet Graph Regression unterschiedliche Verlustfunktionen und Leistungsbewertungsmaße, um die komplexen Beziehungen und kontinuierlichen Variationen innerhalb der Graphenstrukturen genauer zu erfassen. Diese Aufgabe hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie der Arzneimittelforschung, Materialwissenschaft und Sozialnetzwerkanalyse und unterstützt effektiv ein tieferes Verständnis und die Vorhersage von Graphendaten.