预测目标

predict_target(model: Model, *, head: None | int | str = None, relation: None | int | str = None, tail: None | int | str = None, triples_factory: TriplesFactory | None = None, targets: None | Tensor | Sequence[int | str] = None, mode: Literal['training', 'validation', 'testing'] | None = None) → Predictions[source]

获取头部、关系和/或尾部组合的预测。

注意

在head、relation和tail中，必须有一个是None。这是将被预测的位置。

Parameters:

  • model (Model) – 一个 PyKEEN 模型

  • 头 (无 | int | str) – 头实体，可以是ID或标签。如果为None，则预测头

  • relation (None | int | str) – 关系，可以是ID或标签。如果为None，则预测关系

  • tail (None | int | str) – 尾部实体，可以是ID或标签。如果为None，则预测尾部

  • targets (None | Tensor | Sequence[int | str]) – 将预测限制在这些目标上。None 表示没有限制，即对所有实体/关系进行评分。

  • triples_factory (TriplesFactory | None) – 训练三元组工厂；如果head/relation/tail以字符串形式给出，则需要此参数，并用于将标签转换为ID。

  • mode (Literal['training', 'validation', 'testing'] | None) – 传递模式，在传导设置中为None，在归纳设置中为“training”、“validation”或“testing”之一。

Returns:

预测结果，包含得分最高的\(k\)个目标，如果\(k\)是None，则包含所有目标。

Return type:

Predictions