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# Iperparametri RCF
<a name="rcf_hyperparameters"></a>

Nella richiesta [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) puoi specificare l'algoritmo di addestramento. Puoi anche specificare iperparametri specifici dell'algoritmo come mappe. string-to-string La tabella seguente elenca gli iperparametri per l'algoritmo RCF di Amazon SageMaker AI. Per ulteriori informazioni, incluse le raccomandazioni su come scegliere iperparametri, consulta [Come funziona RCF](rcf_how-it-works.md).




| Nome parametro | Description | 
| --- | --- | 
| feature\$1dim |  Il numero di funzioni nel set di dati. Se utilizzi lo strumento di valutazione [Random Cut Forest](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) questo valore viene calcolato automaticamente e non è necessario specificarlo. **Campo obbligatorio** Valori validi: numeri interi positivi (min: 1, max: 10000)  | 
| eval\$1metrics |  Elenco dei parametri utilizzati per assegnare un punteggio a un set di dati di test con etichetta. I seguenti parametri possono essere selezionati per l'output: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/rcf_hyperparameters.html) **Opzionale** Valori validi: un elenco con i valori possibili ottenuti da `accuracy` o `precision_recall_fscore`.  Valore predefinito: `accuracy` e `precision_recall_fscore` sono entrambi calcolati.  | 
| num\$1samples\$1per\$1tree |  Numero di campioni casuali specificato per ogni albero del set di dati di addestramento. **Opzionale** Valori validi: numeri interi positivi (min: 1, max: 2048) Valore predefinito: 256  | 
| num\$1trees |  Numero di alberi nella foresta. **Opzionale** Valori validi: numeri interi positivi (min: 50, max: 1000) Valore predefinito: 100  |