图卷积神经网络auc测试

图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）可以用于图分类、节点分类等任务，其中常用的评价指标之一是AUC（Area Under the Curve）。AUC是ROC曲线下的面积，表示模型在不同阈值下的分类性能。

在GCN中，可以使用类似于传统机器学习中的方法计算AUC。具体步骤如下：

1. 对于每个测试节点，使用GCN模型进行预测得到一个概率值。
2. 对所有测试节点按照预测概率从大到小排序。
3. 依次将每个节点作为正样本，其他节点作为负样本计算对应的True Positive Rate（TPR）和False Positive Rate（FPR）。
4. 绘制ROC曲线，并计算AUC。

需要注意的是，在GCN中，每个节点可能会被分到多个类别中，因此需要将每个节点的预测概率归一化为概率分布，使得每个节点在所有类别中的概率和为1。另外，由于图数据的特殊性，需要考虑到节点之间的关系，一般使用邻接矩阵来表示节点之间的连接关系，在GCN中也需要考虑这些关系。

相关问题

图卷积神经网络模型auc一般值为多少

图卷积神经网络模型的 AUC 值，会受到多种因素的影响，例如数据集的大小、类别不平衡程度、模型架构、超参数等等。一般来说，AUC 值越高表示模型的性能越好，但是具体的值需要根据具体情况而定。在一些常见的图分类任务中，比如Cora、Citeseer、PubMed等数据集上，图卷积神经网络模型的 AUC 值一般在 0.8 左右。但是需要注意的是，不同的任务和数据集所需的最佳性能指标可能不同，需要根据具体情况进行判断。

卷积神经网络的评估指标

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。对于卷积神经网络的评估，通常使用以下几个指标：

1. 准确率（Accuracy）：准确率是最常用的评估指标之一，表示模型在所有样本中正确分类的比例。计算公式为：准确率 = 正确分类的样本数 / 总样本数。

2. 精确率（Precision）：精确率衡量了模型预测为正例的样本中真正为正例的比例。计算公式为：精确率 = 真正例数 / (真正例数 + 假正例数)。

3. 召回率（Recall）：召回率衡量了模型正确预测为正例的样本占所有真实正例的比例。计算公式为：召回率 = 真正例数 / (真正例数 + 假反例数)。

4. F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和召回性能。计算公式为：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

5. ROC曲线与AUC值：ROC曲线是以假正例率（False Positive Rate，FPR）为横轴，真正例率（True Positive Rate，TPR）为纵轴绘制的曲线。ROC曲线可以用来评估模型在不同阈值下的分类性能。AUC值（Area Under Curve）表示ROC曲线下的面积，AUC值越大，模型性能越好。