그래프 회귀

그래프 회귀는 그래프 학습 작업 중 하나로, 그래프 구조의 연속적인 값을 예측하여 회귀 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 그래프 분류 작업과 달리, 그래프 회귀는 그래프 내의 복잡한 관계와 연속적인 변화를 더 정확히 포착하기 위해 다른 손실 함수와 성능 평가 지표를 사용합니다. 이 작업은 약물 발견, 재료 과학, 사회 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 그래프 데이터에 대한 깊은 이해와 예측을 효과적으로 지원합니다.