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k-NN-Hyperparameter
In der folgenden Tabelle sind die Hyperparameter aufgeführt, die Sie für den Amazon SageMaker AI-Algorithmus k-Nearest Neighbors (k-NN) festlegen können.
| Name des Parameters | Beschreibung |
|---|---|
feature_dim |
Die Anzahl der Merkmale der Eingabedaten. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl. |
k |
Die Anzahl der nächsten Nachbarn. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl |
predictor_type |
Der Inferenztyp, der für die Datenbezeichnungen verwendet werden soll. Erforderlich Gültige Werte: Classifier für die Klassifizierung oder regressor für die Regression. |
sample_size |
Die Anzahl der Datenpunkte, die aus dem Trainingsdatensatz gesampelt werden soll. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl |
dimension_reduction_target |
Die Zieldimension, auf die reduziert werden soll. Erforderlich, wenn Sie den Gültige Werte: positive Ganzzahl größer als 0 und kleiner als |
dimension_reduction_type |
Der Typ der Dimensionsreduzierungsmethode. Optional Gültige Werte: sign für zufällige Projektion oder fjlt für die schnelle Johnson-Lindenstrauss-Transformation. Standardwert: Keine Dimensionsreduzierung |
faiss_index_ivf_nlists |
Die Anzahl der Zentroide, die im Index erstellt werden sollen, wenn er nicht erreicht ist. Optional Gültige Werte: positive Ganzzahl Standardwert: auto, der in |
faiss_index_pq_m |
Die Anzahl der Vektorsubkomponenten zur Erstellung im Index, wenn Die FAISS-Bibliothek ( FaceBook AI Similarity Search) erfordert, dass der Wert von ein Divisor der Optional Gültige Werte: Eine der folgenden positiven Ganzzahlen: 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 40, 48, 56, 64, 96 |
index_metric |
Die Metrik, um den Abstand zwischen den Punkten bei der Suche nach den nächsten Nachbarn zu messen. Wenn Trainings mit dem Wert Optional Gültige Werte: L2 für die euklidische Entfernung, INNER_PRODUCT für die innere Produktentfernung, COSINE für Kosinusähnlichkeit. Standardwert: L2 |
index_type |
Der Typ des Index. Optional Gültige Werte: faiss.Flat, faiss. IVFFlat, faiss.IVFPQ. Standardwerte: faiss.Flat |
mini_batch_size |
Die Anzahl der Beobachtungen pro Mini-Stapel für den Dateniterator. Optional Gültige Werte: positive Ganzzahl Standardwert: 5000 |
