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# Hyperparamètres RCF
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Dans la demande [`CreateTrainingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html), vous spécifiez l'algorithme d'entraînement. Vous pouvez aussi spécifier les hyperparamètres spécifiques à l'algorithme comme mappages chaîne/chaîne. Le tableau suivant répertorie les hyperparamètres de l'algorithme Amazon SageMaker AI RCF. Pour plus d'informations, y compris les recommandations sur la façon de choisir les hyperparamètres, consultez [Fonctionnement de l'algorithme RCF](rcf_how-it-works.md).




| Nom du paramètre | Description | 
| --- | --- | 
| feature\_dim | Nombre de caractéristiques de jeu de données. (Si vous utilisez la forêt découpée [ au hasard ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) ModelTrainer, cette valeur est calculée pour vous et n'a pas besoin d'être spécifiée.)<br />**Obligatoire**<br />Valeurs valides : entier positif (min : 1, max : 10 000) | 
| eval\_metrics | Liste des métriques utilisées pour évaluer un jeu de données de test étiquetées. Les métriques suivantes peuvent être sélectionnées pour la sortie :+  `accuracy` : renvoie la fraction de prédictions correctes. <br />+  `precision_recall_fscore`- renvoie la précision positive et négative, recall et F1-scores. <br />**Facultatif**<br />Valeurs valides : la liste des valeurs possibles extraites de `accuracy` ou `precision_recall_fscore`. <br />Valeur par défaut : `accuracy`, `precision_recall_fscore` sont toutes deux calculées. | 
| num\_samples\_per\_tree | Nombre d’échantillons aléatoires donnés à chaque arbre de jeu de données d’entraînement.<br />**Facultatif**<br />Valeurs valides : nombre entier positif (min : 1, max : 2048)<br />Valeur par défaut : 256 | 
| num\_trees | Nombre d'arbres dans la forêt.<br />**Facultatif**<br />Valeurs valides : nombre entier positif (min : 50, max : 1000)<br />Valeur par défaut : 100 |