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πŸ—‚οΈπŸ“ˆ Results and configurations used for benchmarking of CLEP

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hybrid-kg/clep-resources

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Datasets

Datasets currently used in this repo

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#1 ADNI 484 260

Data Availability

Due to the restriction on the access to the ADNI data, we are not at the liberty to share the data. If an individual wishes to replicate the results, they could apply for access the ADNI data at their access portal.

Repository Structure

The repo contains a main folder (Datasets) containing 3 experiments that were carried out using CLEP framework for each dataset.

The data and results for each experiment is available in their respective folders, within each dataset's folder,

  1. Benchmark - Benchmarking experiment to check the performance of CLEP in contrast with the raw data (including robustness analysis),
  2. Kge_Model - Experiment to check the effect of KGE model on the classification, and
  3. Threshold - Experiment to check the effect of threshold applied during the incorporation of patients in the KG.

Each experiment folder contains a data and results folder.

The tree structure looks like as given below,

Datasets/
└── ADNI
    β”œβ”€β”€ kge_model
    β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ data
    β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── ppi-kg.edgelist
    β”‚Β Β  └── results
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ ComplEx
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  └── validation.edgelist
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ HolE
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  └── validation.edgelist
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ RotatE
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  └── validation.edgelist
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ TransE
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ validation.edgelist
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  └── weighted.edgelist
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ network_summary.tsv
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ radical_summary.tsv
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ sample_scoring.tsv
    β”‚Β Β      └── weighted.edgelist
    β”œβ”€β”€ benchmarking
    β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ data
    β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── embedding.tsv
    β”‚Β Β  └── results
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ emb
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ elastic_net
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ gradient_boost
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ logistic_regression
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ random_forest
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  └── svm
    β”‚Β Β      β”‚Β Β      └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β          └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”œβ”€β”€ perm
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ elastic_net
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ gradient_boost
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ logistic_regression
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ random_forest
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      β”‚Β Β  └── svm
    β”‚Β Β      β”‚Β Β      └── grid_search
    β”‚Β Β      β”‚Β Β          └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β      └── raw
    β”‚Β Β          β”œβ”€β”€ elastic_net
    β”‚Β Β          β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β          β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β          β”œβ”€β”€ gradient_boost
    β”‚Β Β          β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β          β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β          β”œβ”€β”€ logistic_regression
    β”‚Β Β          β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β          β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β          β”œβ”€β”€ random_forest
    β”‚Β Β          β”‚Β Β  └── grid_search
    β”‚Β Β          β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
    β”‚Β Β          └── svm
    β”‚Β Β              └── grid_search
    β”‚Β Β                  └── cross_validation_results.json
    └── threshold
        β”œβ”€β”€ data
        β”‚Β Β  └── ppi-kg.edgelist
        └── results
            β”œβ”€β”€ 1
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ RotatE
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── validation.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ network_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ radical_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ sample_scoring.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ validation.edgelist
            β”‚Β Β  └── weighted.edgelist
            β”œβ”€β”€ 1.5
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ RotatE
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── validation.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ network_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ radical_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ sample_scoring.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ validation.edgelist
            β”‚Β Β  └── weighted.edgelist
            β”œβ”€β”€ 10
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ RotatE
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── validation.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ network_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ radical_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ sample_scoring.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ validation.edgelist
            β”‚Β Β  └── weighted.edgelist
            β”œβ”€β”€ 2.5
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ RotatE
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── validation.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ TransE
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── validation.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ multi_res
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ elastic_net
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ gradient_boost
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ logistic_regression
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ random_forest
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── grid_search
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── svm
            β”‚Β Β  β”‚Β Β      └── grid_search
            β”‚Β Β  β”‚Β Β          └── cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ network_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ radical_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ sample_scoring.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ diff.txt
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ patient_connection_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── weighted.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ validation.edgelist
            β”‚Β Β  └── weighted.edgelist
            β”œβ”€β”€ 20
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ RotatE
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── validation.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ network_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
            β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ radical_summary.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ sample_scoring.tsv
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
            β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ validation.edgelist
            β”‚Β Β  └── weighted.edgelist
            └── 5
                β”œβ”€β”€ RotatE
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ embedding.tsv
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
                β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
                β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── results.json
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
                β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
                β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
                β”‚Β Β  β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
                β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── trials.tsv
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ test.edgelist
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ train.edgelist
                β”‚Β Β  └── validation.edgelist
                β”œβ”€β”€ cross_validation_results.json
                β”œβ”€β”€ embedding.tsv
                β”œβ”€β”€ network_summary.tsv
                β”œβ”€β”€ pykeen_results_final
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ metadata.json
                β”‚Β Β  └── results.json
                β”œβ”€β”€ pykeen_results_optim
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ best_pipeline
                β”‚Β Β  β”‚Β Β  └── pipeline_config.json
                β”‚Β Β  β”œβ”€β”€ study.json
                β”‚Β Β  └── trials.tsv
                β”œβ”€β”€ radical_summary.tsv
                β”œβ”€β”€ sample_scoring.tsv
                β”œβ”€β”€ test.edgelist
                β”œβ”€β”€ train.edgelist
                β”œβ”€β”€ validation.edgelist
                └── weighted.edgelist

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