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# Hiperparámetros de máquinas de factorización
La siguiente tabla contiene los hiperparámetros para el algoritmo de máquinas de factorización. Estos son los parámetros que establecen los usuarios para facilitar la estimación de los parámetros del modelo a partir de los datos. Los hiperparámetros necesarios que deben establecerse se enumerarán en primer lugar, en orden alfabético. Los hiperparámetros opcionales que se pueden establecer aparecen a continuación en la lista, también en orden alfabético.
| Nombre del parámetro | Description (Descripción) |
| --- | --- |
| feature\_dim | La dimensión del espacio de características de entrada. Podría tener un valor alto con la entrada dispersa.
**Obligatorio**
Valores válidos: número entero positivo Rango de valor sugerido: [10000,10000000] |
| num\_factors | La dimensionalidad de la factorización.
**Obligatorio**
Valores válidos: número entero positivo Rango de valores sugerido: [2,1000], 64 normalmente genera buenos resultados y es un buen punto de partida. |
| predictor\_type | El tipo de elemento de predicción.[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html)
**Obligatorio**
Valores válidos: String `binary_classifier` o `regressor` |
| bias\_init\_method | El método de inicialización para el plazo de sesgo:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html)
**Opcional**
Valores válidos: `uniform`, `normal` o `constant`
Valor predeterminado: `normal` |
| bias\_init\_scale | Rango de la inicialización del plazo de sesgo. Surte efecto si `bias_init_method` está establecido en `uniform`.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: ninguno |
| bias\_init\_sigma | La desviación estándar para la inicialización del plazo de sesgo. Surte efecto si `bias_init_method` está establecido en `normal`.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0,01 |
| bias\_init\_value | El valor inicial del plazo de sesgo. Surte efecto si `bias_init_method` está establecido en `constant`.
**Opcional**
Valores válidos: número flotante. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: ninguno |
| bias\_lr | La tasa de aprendizaje para el plazo de sesgo.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0.1 |
| bias\_wd | El decremento de ponderación para el plazo de sesgo.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0,01 |
| clip\_gradient | Parámetro del optimizador de recorte de gradientes. Recorta el gradiente proyectándolo en el intervalo [-`clip_gradient`, \+`clip_gradient`].
**Opcional**
Valores válidos: número flotante
Valor predeterminado: ninguno |
| epochs | El número de fechas de inicio de capacitación que ejecutar.
**Opcional**
Valores válidos: número entero positivo
Valor predeterminado: 1 |
| eps | Parámetro de valores epsilon para evitar la división por 0.
**Opcional**
Valores válidos: número flotante. Valor sugerido: pequeño.
Valor predeterminado: ninguno |
| factors\_init\_method | El método de inicialización para los plazos de factorización:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html)
**Opcional**
Valores válidos: `uniform`, `normal` o `constant`.
Valor predeterminado: `normal` |
| factors\_init\_scale | El rango de la inicialización de los plazos de factorización. Surte efecto si `factors_init_method` está establecido en `uniform`.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: ninguno |
| factors\_init\_sigma | La desviación estándar para la inicialización de los plazos de factorización. Surte efecto si `factors_init_method` está establecido en `normal`.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0.001 |
| factors\_init\_value | El valor inicial de los plazos de factorización. Surte efecto si `factors_init_method` está establecido en `constant`.
**Opcional**
Valores válidos: número flotante. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: ninguno |
| factors\_lr | La tasa de aprendizaje para los plazos de factorización.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0.0001 |
| factors\_wd | El decremento de ponderación para los plazos de factorización.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0.00001 |
| linear\_lr | La tasa de aprendizaje para plazos lineales.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0.001 |
| linear\_init\_method | El método de inicialización para los plazos lineales:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html)
**Opcional**
Valores válidos: `uniform`, `normal` o `constant`.
Valor predeterminado: `normal` |
| linear\_init\_scale | Rango de la inicialización de los plazos lineales. Surte efecto si `linear_init_method` está establecido en `uniform`.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: ninguno |
| linear\_init\_sigma | La desviación estándar para la inicialización de los plazos lineales. Surte efecto si `linear_init_method` está establecido en `normal`.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0,01 |
| linear\_init\_value | El valor inicial de los plazos lineales. Surte efecto si se establece `linear_init_method` en *constante*.
**Opcional**
Valores válidos: número flotante. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: ninguno |
| linear\_wd | El decremento de ponderación para los plazos lineales.
**Opcional**
Valores válidos: Non-negative flotantes. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512]
Valor predeterminado: 0.001 |
| mini\_batch\_size | El tamaño del minilote utilizado para la capacitación.
**Opcional**
Valores válidos: número entero positivo
Valor predeterminado: 1000 |
| rescale\_grad | Parámetro del optimizador de reescalado de gradientes. Si se establece, multiplica el gradiente con `rescale_grad` antes de la actualización. Seleccione con frecuencia que sea 1,0/`batch_size`.
**Opcional**
Valores válidos: número flotante
Valor predeterminado: ninguno |