Path-Based Gradient Boosting for Graph-Level Prediction

Propomos o PathBoost, um método de boosting de árvores gradientes para classificação e regressão em nível de grafo, que aprende características discriminativas baseadas em caminhos diretamente da estrutura de entrada do grafo. Este método introduz adaptações para classificação binária, incorpora múltiplos atributos de nós e arestas, e realiza seleção automática de nós âncora, superando ou igualando redes neurais de grafo e abordagens de kernel de grafo em vários conjuntos de dados.