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# Iperparametri RCF
<a name="rcf_hyperparameters"></a>

Nella richiesta [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) puoi specificare l'algoritmo di addestramento. Puoi anche specificare iperparametri specifici dell'algoritmo come mappe. string-to-string La tabella seguente elenca gli iperparametri per l'algoritmo RCF di Amazon SageMaker AI. Per ulteriori informazioni, incluse le raccomandazioni su come scegliere iperparametri, consulta [Come funziona RCF](rcf_how-it-works.md).




| Nome parametro | Description | 
| --- | --- | 
| feature\_dim | Il numero di funzioni nel set di dati. Se utilizzi lo strumento di valutazione [Random Cut Forest](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) questo valore viene calcolato automaticamente e non è necessario specificarlo.<br />**Campo obbligatorio**<br />Valori validi: numeri interi positivi (min: 1, max: 10000) | 
| eval\_metrics | Elenco dei parametri utilizzati per assegnare un punteggio a un set di dati di test con etichetta. I seguenti parametri possono essere selezionati per l'output:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/rcf_hyperparameters.html)<br />**Opzionale**<br />Valori validi: un elenco con i valori possibili ottenuti da `accuracy` o `precision_recall_fscore`. <br />Valore predefinito: `accuracy` e `precision_recall_fscore` sono entrambi calcolati. | 
| num\_samples\_per\_tree | Numero di campioni casuali specificato per ogni albero del set di dati di addestramento.<br />**Opzionale**<br />Valori validi: numeri interi positivi (min: 1, max: 2048)<br />Valore predefinito: 256 | 
| num\_trees | Numero di alberi nella foresta.<br />**Opzionale**<br />Valori validi: numeri interi positivi (min: 50, max: 1000)<br />Valore predefinito: 100 |