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# Hiperparámetros de máquinas de factorización
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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\$1dim | 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\$1factors | 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\$1type | 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\$1init\$1method | 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\$1init\$1scale | Rango de la inicialización del plazo de sesgo. Surte efecto si `bias_init_method` está establecido en `uniform`.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno  | 
| bias\$1init\$1sigma | La desviación estándar para la inicialización del plazo de sesgo. Surte efecto si `bias_init_method` está establecido en `normal`.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0,01  | 
| bias\$1init\$1value | 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\$1lr | La tasa de aprendizaje para el plazo de sesgo.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.1  | 
| bias\$1wd | El decremento de ponderación para el plazo de sesgo.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0,01  | 
| clip\$1gradient | Parámetro del optimizador de recorte de gradientes. Recorta el gradiente proyectándolo en el intervalo [-`clip_gradient`, \$1`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\$1init\$1method | 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\$1init\$1scale  | El rango de la inicialización de los plazos de factorización. Surte efecto si `factors_init_method` está establecido en `uniform`.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno  | 
| factors\$1init\$1sigma | La desviación estándar para la inicialización de los plazos de factorización. Surte efecto si `factors_init_method` está establecido en `normal`.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.001  | 
| factors\$1init\$1value | 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\$1lr | La tasa de aprendizaje para los plazos de factorización.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.0001  | 
| factors\$1wd | El decremento de ponderación para los plazos de factorización.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.00001  | 
| linear\$1lr | La tasa de aprendizaje para plazos lineales.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.001  | 
| linear\$1init\$1method | 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\$1init\$1scale | Rango de la inicialización de los plazos lineales. Surte efecto si `linear_init_method` está establecido en `uniform`.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno  | 
| linear\$1init\$1sigma | La desviación estándar para la inicialización de los plazos lineales. Surte efecto si `linear_init_method` está establecido en `normal`.  **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0,01  | 
| linear\$1init\$1value | 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\$1wd | El decremento de ponderación para los plazos lineales. **Opcional** Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.001  | 
| mini\$1batch\$1size | El tamaño del minilote utilizado para la capacitación.  **Opcional** Valores válidos: número entero positivo Valor predeterminado: 1000  | 
| rescale\$1grad |  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  |