什麼是ALS.train（）中的rank，numIteraions和lambda？

Question

我是新來的機器學習火花。我正在試驗協作過濾使用ALS算法。在這個算法中，我需要一些關於rank，numIterations和lambda的參數，這些參數用於訓練算法。我需要知道如何調整最小和最大的數據集的算法，以產生改進的預測。有人可以解釋這一點嗎？

Answer 1

從文檔：

numBlocks是用於並行計算（設置 爲-1到自動配置）塊的數目。

排名是要使用的功能的數量（也稱爲潛在因子的數量）。

迭代是運行ALS的迭代次數。 ALS通常在20次或更少的迭代中收斂到合理的解決方案。

numBlocks與矩陣的塊有關。

rank是隱藏的因素，您想要使用的功能的數量。閱讀更多here。

迭代是您要執行的重複次數。參數的名稱是而不是 numIterations。

瞭解更多關於ALS here。

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我需要知道如何調整訓練參數，以提高預測與數據更少和高多少？

這總是取決於數據。使用交叉驗證來選擇這些。