Привет всем, мне нужна помощь в выборе вложений для реляционной GNN.
В настоящее время я использую CSV-файл, преобразованный из pcap, и я взял длину столбца из своего CSV-файла и использовал его в качестве встраивания. Код компилируется, и я получаю точность около 70, например 77 процентов. Я просто не уверен, что это подходящий выбор для встраивания. Я также получаю эту проблему, когда некоторые наборы данных получают странные результаты, поскольку UndefinedMetricWarning: F-score плохо определен и установлен на 0,0 в метках без предсказанных выборок. Я знаю, что есть люди, которые ответили на этот вопрос, но я пробовал все эти методы и до сих пор не знаю, почему моя модель работает для некоторых наборов данных, а не для всех. Пожалуйста, если кто-то может подтвердить, что то, что я делаю, имеет смысл или нет, это действительно помогло бы мне. .
df['embeddings'] =df['Length']
embeddings = torch.from_numpy(df['embeddings'].to_numpy())
# normalizing degree values
scale = StandardScaler()
embeddings = scale.fit_transform(embeddings.reshape(-1,1))