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# Hyperparamètres PCA
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Dans la demande `CreateTrainingJob`, vous spécifiez l'algorithme d'entraînement. Vous pouvez également spécifier des cartes spécifiques à l'algorithme HyperParameters . string-to-string Le tableau suivant répertorie les hyperparamètres de l'algorithme d'entraînement PCA fourni par Amazon SageMaker AI. Pour en savoir plus sur la façon dont les requêtes PCA fonctionnent, consultez [Fonctionnement de l'algorithme PCA](how-pca-works.md). 


| Nom du paramètre | Description | 
| --- | --- | 
| feature\$1dim |  Dimension en entrée. **Obligatoire** Valeurs valides : nombre entier positif  | 
| mini\$1batch\$1size |  Nombre de lignes d'un mini-lot. **Obligatoire** Valeurs valides : nombre entier positif  | 
| num\$1components |  Nombre de composants principaux à calculer. **Obligatoire** Valeurs valides : nombre entier positif  | 
| algorithm\$1mode |  Mode de calcul pour les principaux composants.  **Facultatif** Valeurs valides : *regular* ou *randomized* Valeur par défaut : *regular*  | 
| extra\$1components |  Lorsque la valeur augmente, la solution devient plus précise, mais l'exécution et la consommation mémoire augmentent de façon linéaire. La valeur par défaut, -1, signifie le maximum de 10 et `num_components`. Valide uniquement pour le mode *randomized*. **Facultatif** Valeurs valides : entier non négatif ou -1 Valeur par défaut : -1  | 
| subtract\$1mean |  Indique si les données doivent être non biaisées au cours de la formation et lors de l'inférence.  **Facultatif** Valeurs valides : *true* ou *false* Valeur par défaut : *true*  |