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# RCF ハイパーパラメータ
<a name="rcf_hyperparameters"></a>

[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) リクエストで、トレーニングアルゴリズムを指定します。また、アルゴリズム固有のハイパーパラメータを文字列から文字列へのマップとして指定することもできます。次の表に、Amazon SageMaker AI RCF アルゴリズムのハイパーパラメータを示します。ハイパーパラメータの選択に関する推奨事項を含む詳細については、「[RCF の仕組み](rcf_how-it-works.md)」を参照してください。




| Parameter Name | 説明 | 
| --- | --- | 
| feature\$1dim |  データセット内の特徴の数。([ランダムカットフォレスト](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html)推定器を使用する場合、この値は自動的に計算されるため、指定する必要はありません)。 **必須** 有効な値 : 正の整数 (最小: 1、最大: 10000)  | 
| eval\$1metrics |  ラベル付きテストデータセットに使用されるメトリクスのリスト。出力用に次のメトリクスを選択できます。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/rcf_hyperparameters.html) **オプション** 有効な値: `accuracy` または `precision_recall_fscore` から取得された有効な値が含まれるリスト。 デフォルト値: `accuracy`、`precision_recall_fscore` がとちらも計算されます。  | 
| num\$1samples\$1per\$1tree |  トレーニングデータセットから各ツリーに指定されたランダムなサンプルの数。 **オプション** 有効な値: 正の整数 (最小: 1、最大: 2048) デフォルト値: 256  | 
| num\$1trees |  フォレスト内のツリーの数。 **オプション** 有効な値: 正の整数 (最小: 50、最大: 1000) デフォルト値: 100  |