我为缺乏术语而道歉，我不是计算机科学家。我在验证具有复杂节点的有向图中的路径时遇到问题。

完整的描述如下：

1. 我有一组像样的（大约 1K）有向图；
2. 每个节点都包含一个复杂的数据结构（它是分层的数据结构，不是图片或声音）；
3. 我在这些图中有一些称为“正确”路径的路径（主要基于节点中的数据）；
4. 而且我在这些图中有一些路径被称为“不正确”路径（分类为什么它不正确）。

我想预测一个包含这些复杂节点和路径的图，这条路径是否“正确”。

哪种机器学习算法最适合我？一般来说，我应该使用什么方法？

编辑：

1. 每个完整图表要么已处理应用程序路径（正确/不正确），要么完全空白（未处理路径）；
2. 正确性取决于节点在图中的位置和节点中的数据；
3. 人类需要启发式方法来决定或猜测哪些路径是正确的；
4. 大多数路径都是“正确的”；
5. 我希望将人类启发式转换为某种“正确性”识别。