创建我的 node2vec 模型后卡在喂我的 SVM

Posted 2023-03-12

【中文标题】创建我的 node2vec 模型后卡在喂我的 SVM

【英文标题】：stuck in feeding my SVM after creating my node2vec model

【发布时间】：2022-01-18 14:10:24

【问题描述】：

我正在尝试在从蛋白质-蛋白质相互作用获得的图表上使用 Node2Vec 和 SVM 进行节点分类，以预测与特定疾病相关的疾病基因。要准确。关键是，我使用networkx 创建了一个图表，我的节点有labels（蛋白质名称）和属性= 0/1（如果这种蛋白质是否引起疾病）。我在这张图上应用了node2vec，我有我的模型。 （在这个阶段我不关心 p 和 q 的值）但我不知道如何继续并将其提供给 SVM，或者更重要的是，如何在将矢量化图提供给 SVM 之前减少它的维度。另外，我不知道在这些向量中是否包含我的节点的属性。但是，我有一本名为 lbls 的字典来分别保存我的节点及其值 这是一小段代码

node2vec = Node2Vec(G, dimensions=512, workers=4,p=1,q=2)
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1, batch_words=4)

【参考方案1】：

node2vec是一种无监督的节点嵌入方法，它基于Word2Vec。查看snap documentation 以了解模型的简要说明。它不会使用您的任何属性/功能来创建嵌入。它使用浅编码，使用基于随机游走的目标函数直接学习。有关详细信息，请查看论文或查看关于节点嵌入的Stanford Lecture，其中详细介绍了 Node2Vec。你的嵌入维度目前是512（用于node2vec的节点嵌入），你可能可以减少它。

【讨论】：

感谢您的回复，我现在有了model.wv。这可以看作是我的 X_train 吗？以及每个节点的属性为 Y_train ？

如果您想要的任务是根据检索到的节点嵌入对疾病/注意疾病进行分类，那么您的输入特征 (X) 是 node2vec (aka .wv) 和您想要的输出 (Y ) 是你的属性。所以是的，但可能你想把它们分成某种方式，例如80/20 训练/测试或执行交叉验证。如果我的回答解决了您的问题，请接受。