Link Prediction On Decagon
Métriques
AUPRC
AUROC
mAP@50
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Nom du modèle | AUPRC | AUROC | mAP@50 | Paper Title | Repository |
|---|---|---|---|---|---|
| Decagon | 0.832 | 0.872 | 0.803 | Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks | - |
| TIP | 0.890 | 0.914 | 0.890 | Tri-graph Information Propagation for Polypharmacy Side Effect Prediction | - |
0 of 2 row(s) selected.