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PCA ハイパーパラメータ
CreateTrainingJob リクエストで、トレーニングアルゴリズムを指定します。アルゴリズム固有の を string-to-string マップ HyperParameters として指定することもできます。次の表に、Amazon が提供するPCAトレーニングアルゴリズムのハイパーパラメータを示します SageMaker。のPCA仕組みの詳細については、「」を参照してくださいPCA の仕組み。
| Parameter Name | 説明 |
|---|---|
feature_dim |
入力する次元。 必須 有効な値: 正の整数 |
mini_batch_size |
ミニバッチ内の行の数。 必須 有効な値: 正の整数 |
num_components |
計算する主成分の数。 必須 有効な値: 正の整数 |
algorithm_mode |
主成分を計算するモード。 オプション 有効な値: regular または randomized デフォルト値: regular |
extra_components |
値が大きくなると、その解はより正確になりますが、ランタイムとメモリ消費量が直線的に増加します。デフォルトの -1 は、最大 10 と オプション 有効な値: 負以外の整数または -1 デフォルト値: -1 |
subtract_mean |
トレーニング中と推論時の両方でデータにバイアスをかけないかどうかを示します。 オプション 有効な値: true または false のいずれか 1 つ デフォルト値: true |
