本文主要是介绍如何定量对比两个图分类数据集的分布，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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对于两个图分类数据集的分布，我们可以使用一些统计指标来进行定量对比。下面介绍一些常用的指标：
图分类准确率
图分类准确率是衡量模型性能的一个重要指标。我们可以分别在两个数据集上训练模型，并计算准确率，在此基础上进行对比。如果两个数据集的图分类准确率差异较大，那么它们的分布差异也很可能较大。
节点度分布
节点度分布是指节点的度数在整个图中的分布情况。我们可以计算两个数据集中节点度分布的均值、方差、峰度等统计指标，并进行对比。如果两个数据集的节点度分布差异较大，那么它们的分布差异也很可能较大。
子图频率
子图频率是指一个数据集中出现的子图在整个图中的频率。我们可以计算两个数据集中子图的频率，并进行对比。如果两个数据集中出现的子图的频率差异较大，那么它们的分布差异也很可能较大。
聚类系数
聚类系数是指一个节点的邻居节点之间的连边数占可能连边数的比例。我们可以计算两个数据集中节点的聚类系数，并进行对比。如果两个数据集中节点的聚类系数差异较大，那么它们的分布差异也很可能较大。
这些指标可以帮助我们对比两个图分类数据集的分布，从而更好地了解它们之间的差异。
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