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# Hiperparámetros de RCF
<a name="rcf_hyperparameters"></a>

En la solicitud [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html), especifique el algoritmo de capacitación. También puede especificar hiperparámetros específicos del algoritmo en forma de mapas. string-to-string En la siguiente tabla se enumeran los hiperparámetros del algoritmo RCF de Amazon SageMaker AI. Para obtener más información, incluidas las recomendaciones sobre cómo elegir hiperparámetros, consulte [Funcionamiento de RCF](rcf_how-it-works.md).




| Nombre del parámetro | Description (Descripción) | 
| --- | --- | 
| feature\$1dim |  El número de características en el conjunto de datos. (Si utiliza el estimador de [bosque de corte aleatorio](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) este valor se calcula para usted y no es necesario especificarlo). **Obligatorio** Valores válidos: número entero positivo (mín.: 1, máx.: 10000)  | 
| eval\$1metrics |  Una lista de métricas utilizadas para puntuar un conjunto de datos de prueba etiquetado. Se pueden seleccionar las siguientes métricas para la salida: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/rcf_hyperparameters.html) **Opcional** Valores válidos: una lista con valores posibles extraídos de `accuracy` o `precision_recall_fscore`.  Valor predeterminado: Both (Ambos) `accuracy`, `precision_recall_fscore` se calculan.  | 
| num\$1samples\$1per\$1tree |  Número de muestras aleatorias proporcionadas para cada árbol a partir del conjunto de datos de capacitación. **Opcional** Valores válidos: número entero positivo (mín.: 1, máx.: 2048) Valor predeterminado: 256  | 
| num\$1trees |  Número de árboles en el bosque. **Opcional** Valores válidos: número entero positivo (mín.: 50, máx.: 1000) Valor predeterminado: 100  |