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# PCA のハイパーパラメータ
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`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。また、アルゴリズム固有のハイパーパラメータを文字列から文字列へのマップとして指定することもできます。次の表に、Amazon SageMaker AI によって提供される 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。PCA の仕組みについては、「[PCA の仕組み](how-pca-works.md)」を参照してください。


| Parameter Name | 説明 | 
| --- | --- | 
| feature\_dim | 入力する次元。<br />**必須**<br />有効な値: 正の整数 | 
| mini\_batch\_size | ミニバッチ内の行の数。<br />**必須**<br />有効な値: 正の整数 | 
| num\_components | 計算する主成分の数。<br />**必須**<br />有効な値: 正の整数 | 
| algorithm\_mode | 主成分を計算するモード。<br />**オプション**<br />有効な値: *regular* または *randomized*<br />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 `num_components` を意味します。*randomized* モードでのみ有効です。<br />**オプション**<br />有効な値: 負以外の整数または -1<br />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。<br />**オプション**<br />有効な値: *true* または *false* のいずれか 1 つ<br />デフォルト値: *true* |