异构图数据使用如何5折交叉验证

异构图数据的5折交叉验证可以按照以下步骤进行：

1. 将异构图数据划分为5个子集，保证每个子集中包含不同类型的节点和边。

2. 对于每个子集，将其作为测试集，其他4个子集作为训练集。

3. 在每个训练集上训练模型，并在对应的测试集上进行评估。

4. 计算每个测试集的评估指标，例如准确率、召回率、F1值等。

5. 对于每个评估指标，计算5个测试集的平均值和标准差，以评估模型的性能。

6. 可以尝试不同的划分方式，比较不同模型在不同划分下的性能表现，以选择最优的模型。

需要注意的是，在异构图数据中，不同类型的节点和边可能具有不同的重要性和影响力，因此需要特别关注模型在不同类型节点和边上的表现，以保证模型的泛化能力和鲁棒性。