8.2.6 Supervised GraphWiseモデルの頂点ラベルの推測
次のコードに示すように、任意のグラフ(トレーニング中に表示されなかった頂点またはグラフを含む)の頂点のラベルを推測できます。
JShellを使用した頂点ラベルの推測
opg4j> var labels = model.inferLabels(fullGraph, testVertices);
opg4j> labels.head().print()
Javaを使用した頂点ラベルの推測
PgxFrame labels = model.inferLabels(fullGraph,testVertices);
labels.head().print();
Pythonを使用した頂点ラベルの推測
labels = model.infer_labels(full_graph, full_graph.get_vertices())
labels.print()
出力は、次の出力例のようになります。
+----------------------------------+
| vertexId | label |
+----------------------------------+
| 2 | Neural Networks |
| 6 | Theory |
| 7 | Case Based |
| 22 | Rule Learning |
| 30 | Theory |
| 34 | Neural Networks |
| 47 | Case Based |
| 48 | Probabalistic Methods |
| 50 | Theory |
| 52 | Theory |
+----------------------------------+
同様に、次のコードに示すように、予測ロジットを推測することで、各クラスのモデルの信頼度を取得することもできます。
JShellを使用したモデルの信頼度の取得
opg4j> var logits = model.inferLogits(fullGraph, testVertices);
opg4j> labels.head().print();
Javaを使用したモデルの信頼度の取得
PgxFrame logits = model.inferLogits(fullGraph,testVertices);
logits.head().print();
Pythonを使用したモデルの信頼度の取得
logits = model.infer_logits(full_graph, test_vertices)
logits.print()