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# RCF 하이퍼파라미터
<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) 요청에서 훈련 알고리즘을 지정합니다. 알고리즘별 하이퍼파라미터를 문자열-문자열 맵으로 지정할 수 있습니다. 다음 표에는 Amazon SageMaker AI RCF 알고리즘에 대한 하이퍼파라미터가 나열되어 있습니다. 하이퍼파라미터를 선택하는 방법에 대한 권장 사항을 포함한 자세한 정보는 [RCF 작동 방식](rcf_how-it-works.md) 섹션을 참조하세요.




| 파라미터 이름 | 설명 | 
| --- | --- | 
| feature\_dim | 데이터세트 내 특징 수. [Random Cut Forest](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) 예측기를 사용하는 경우 이 값은 자동으로 계산되므로 지정할 필요가 없습니다.<br />**필수**<br />유효한 값: 양의 정수(최소: 1, 최대 10000) | 
| eval\_metrics | 레이블 지정된 테스트 데이터세트의 점수를 매기는 데 사용되는 지표의 목록. 다음 지표는 출력에 대해 선택할 수 있습니다.[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/rcf_hyperparameters.html)<br />**선택 사항**<br />유효한 값: `accuracy` 또는 `precision_recall_fscore`에서 가져온 가능한 값을 포함한 목록.<br />기본값: `accuracy`, `precision_recall_fscore` 둘 다 계산됩니다. | 
| num\_samples\_per\_tree | 훈련 데이터세트에서 각 트리에 제공되는 임의 샘플의 수.<br />**선택 사항**<br />유효한 값: 양의 정수(최소: 1, 최대 2048)<br />기본값: 256 | 
| num\_trees | 포레스트에 있는 트리의 수.<br />**선택 사항**<br />유효한 값: 양의 정수(최소: 50, 최대 1000)<br />기본 값: 100 |