节点回归管道

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节点回归流水线在端到端的 Jupyter Notebook 示例中有详细介绍

节点回归是应用于图的一种常见机器学习任务：训练模型以预测节点属性值。具体而言，节点回归模型用于根据其他节点属性来预测某个节点属性的值。在训练过程中，要预测的属性被称为目标属性。

在 GDS 中，我们提供节点回归流水线，它提供了一个从特征提取到预测节点属性值的端到端工作流。训练流水线位于流水线目录中。当训练流水线被执行时，会创建一个回归模型并将其存储在模型目录中。

训练流水线包含两个阶段

  1. 通过一系列步骤，使用新的节点属性来增强图。

  2. 增强后的图用于训练节点回归模型。

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