什么是n_factors在惊奇的SVD

Question

惊喜库的文档并不是很好。有谁可以帮助n_factors的细节在SVD方法的惊喜。它简单地说：

n_factors -因素的数量。缺省值为100。

从SVD (奇异值分解)泛型公式wise中得到一个数学直觉是非常有用的。例如，在具有术语M = U.sigma.Vt的SVD公式中，这个值在哪里？

以下是SVD方法的链接 (用于推荐系统)。

Answer 1

因素的数量并不是你通常可以在真空中直觉的东西，最常见的方法是把它当作一个需要调整的超参数。我会网格搜索n_factors的最佳值。

为清晰而编辑：

这些因素是由奇异值分解产生的“实体”。它们提供了潜在的(隐藏的信息)的项目，你正在比较从你的原始变量。这些因素是用来推断相似性和提供建议的因素。