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# RCF 超參數
<a name="rcf_hyperparameters"></a>

在 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) 請求中，請指定訓練演算法。您也可以指定演算法特定的超參數做為字串對字串的對應。下表列出 Amazon SageMaker AI RCF 演算法的超參數。如需詳細資訊，包括如何選擇超參數的建議，請參閱[RCF 的運作方式](rcf_how-it-works.md)。




| 參數名稱 | Description | 
| --- | --- | 
| feature\$1dim |  資料集中的特徵數量。(如果您使用 [Random Cut Forest](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) 估算器，則會為您計算此數值，且不需要指定。) **必要** 有效值：正整數 (最小：1、最大：10000)  | 
| eval\$1metrics |  指標清單，這些指標是用來為標籤的測試資料集評分。您可以針對輸出選擇下列指標： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/rcf_hyperparameters.html) **選用** 有效值：清單，其中包含取自 `accuracy` 或 `precision_recall_fscore` 的可能值。 預設值：`accuracy` 和 `precision_recall_fscore` 都會計算。  | 
| num\$1samples\$1per\$1tree |  從訓練資料集分派給每個樹狀結構的隨機樣本數。 **選用** 有效值：正整數 (最小：1，最大：2048) 預設值：256  | 
| num\$1trees |  森林中樹狀結構的數量。 **選用** 有效值：正整數 (最小：50，最大：1000) 預設值：100  |