有一个困惑想请教您：图神经网络节点和边的特征对模型的影响程度有多少呢？

您好！

看到您在论坛上发表了很多关于图神经网络的帖子，都写得非常全面，能看出您对图神经网络了解很深刻，让我很敬佩！

仔细看了这些帖子后，我有一个困惑想请教您：图神经网络节点和边的特征对模型的影响程度有多少呢？例如：我想要研究某街区的分类，将街道抽象为图结构，道路交叉点设为节点，道路本身为边。我设想的是，节点与边的特征矩阵对分类的影响应当比较大， 不同的街道的特征会影响街道的分类。

所以想请教您：是否节点和边的特征数据对模型分类的影响比较大呢（特征维度大概10个左右）？采用GNN模型能否已经可以达到较好的分类效果？

非常感谢您的拨冗解答！

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/367653
• 除此之外, 这篇博客: 广义线性回归与逻辑回归理解中的 在学习机器学习的过程中，我们最开始通常会接触各种类型的回归模型。例如线性回归用来模拟一条线性函数满足函数周围的数据到达该直线的误差最小；逻辑回归用来确定以某条线性函数为基础，其两边的数据可以分为两种类型。我们往往只知道模型可以处理什么样的逻辑，做什么样的事情，却对为什么是这个模型了解甚少。本文通过参考多种资料，通过对广义线性回归的理解出发，来阐述其他回归模型的生成原理。所写纯属个人理解，如果错误欢迎指正。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

   

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• 以下回答来自chatgpt:

  我需要更具体的信息来回答您的问题。 关于街区分类任务中节点和边特征对分类影响的大小以及GNN模型是否能够足够达到良好的分类效果。 您需要提供更详细的信息，例如您使用的是哪个数据集，每个节点和边的特征是什么，它们的类型和数值范围是什么等等。 只有在有了这些信息之后，我才能给出具体的解决方案。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

节点和边的特性对于图神经网络来说是非常重要的。在您描述的场景中，节点和边的特征可以帮助模型更好地了解块的拓扑和地理信息，从而提高分类的准确性。一般来说，节点和边缘的特征维度越多，模型能够捕获的信息就越多，分类效果就越好。
对于您描述的场景，可以使用图神经网络模型来实现更好的分类效果。常用的图神经网络模型包括GCN、GraphSAGE、GAT等，所有这些模型都可以有效地处理节点和边的特征，并学习有用的表示。您可以根据实际情况选择合适的模型进行实验，并根据分类准确性和稳健性等因素评估模型的性能。
需要注意的是，模型的性能还受到其他因素的影响，如质量、数量、噪声等。因此，在实验中，有必要仔细处理数据，并根据实际情况进行超参数调整和模型优化，以达到更好的分类效果。