12、图学习：分类与链接预测全解析

图学习：分类与链接预测全解析

1. 图分类中的模型融合与表达能力

在图分类任务中，我们可以结合不同模型的预测结果，以提升分类准确性。以下是具体实现步骤：
1. 获取各模型预测结果并融合 ：

for data in test_loader:
    out_gcn = gcn(data.x, data.edge_index, data.batch)
    out_gin = gin(data.x, data.edge_index, data.batch)
    out_ens = (out_gcn + out_gin)/2

2. 计算三种预测的准确率 ：

acc_gcn += accuracy(out_gcn.argmax(dim=1), data.y) / len(test_loader)
acc_gin += accuracy(out_gin.argmax(dim=1), data.y) / len(test_loader)
acc_ens += accuracy(out_ens.argmax(dim=1), data.y) / len(test_loader)

3. 输出最终结果 ：

pri