# Graph split

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Graph Data를 train-test 셋으로 나누는 가장 일반적인 방법은 노드 기반 분할(Node-based splitting)과 엣지 기반 분할(Edge-based splitting)이다.또한 Task마다 Graph 분할 방법은 그래프의 구조와 모델의 목적에 따라

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Graph Data로도 교차 검증(Cross validation)이 가능하다. 다시 말해, 일반적인 ML 학습처럼 train-test 분할이 가능하다는 것이다. 여기엔 두 가지 방법이 있다.그래프의 일부 엣지를 테스트용으로 제거하고, 나머지 엣지를 사용해 모델을 학습한