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# Hiperparámetros de RCF
<a name="rcf_hyperparameters"></a>

En la solicitud [`CreateTrainingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html), especifique el algoritmo de capacitación. También puede especificar hiperparámetros específicos de algoritmos como mapeos de cadena a cadena. En la siguiente tabla se enumeran los hiperparámetros del algoritmo RCF de Amazon SageMaker AI. Para obtener más información, incluidas las recomendaciones sobre cómo elegir hiperparámetros, consulte [Funcionamiento de RCF](rcf_how-it-works.md).




| Nombre del parámetro | Description (Descripción) | 
| --- | --- | 
| feature\_dim | El número de características en el conjunto de datos. (Si utiliza el estimador de [bosque de corte aleatorio](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) este valor se calcula para usted y no es necesario especificarlo).<br />**Obligatorio**<br />Valores válidos: número entero positivo (mín.: 1, máx.: 10000) | 
| eval\_metrics | Una lista de métricas utilizadas para puntuar un conjunto de datos de prueba etiquetado. Se pueden seleccionar las siguientes métricas para la salida:+  `accuracy`: devuelve una fracción de las predicciones correctas. <br />+  `precision_recall_fscore`- devuelve la precisión positiva y negativa, recuerda y. F1-scores <br />**Opcional**<br />Valores válidos: una lista con valores posibles extraídos de `accuracy` o `precision_recall_fscore`. <br />Valor predeterminado: Both (Ambos) `accuracy`, `precision_recall_fscore` se calculan. | 
| num\_samples\_per\_tree | Número de muestras aleatorias proporcionadas para cada árbol a partir del conjunto de datos de capacitación.<br />**Opcional**<br />Valores válidos: número entero positivo (mín.: 1, máx.: 2048)<br />Valor predeterminado: 256 | 
| num\_trees | Número de árboles en el bosque.<br />**Opcional**<br />Valores válidos: número entero positivo (mín.: 50, máx.: 1000)<br />Valor predeterminado: 100 |