PCA-Hyperparameter
In der Anforderung CreateTrainingJob geben Sie den Trainingsalgorithmus an. Sie können außerdem algorithmusspezifische Hyperparameter als Zeichenfolge-zu-Zeichenfolge-Zuweisungen angeben. In der folgenden Tabelle sind die Hyperparameter für den von Amazon SageMaker AI bereitgestellten PCA-Trainingsalgorithmus aufgeführt. Weitere Information zur Funktionsweise von PCA finden Sie unter Funktionsweise der PCA.
| Name des Parameters | Beschreibung |
|---|---|
feature_dim |
Eingabedimension. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl |
mini_batch_size |
Anzahl der Zeilen in einem Mini-Stapel. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl |
num_components |
Die Anzahl der zu berechnenden Hauptkomponenten. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl |
algorithm_mode |
Modus zum Berechnen der Hauptkomponenten. Optional Gültige Werte: regular oder randomized Standardwert: regular |
extra_components |
Bei einem größeren Wert wird die Lösung genauer, aber die Laufzeit und Speicherbelegung nehmen linear zu. Der Standardwert -1 bedeutet ein Maximum von 10 und Optional Gültige Werte: positive Ganzzahl oder -1 Standardwert: -1 |
subtract_mean |
Gibt an, ob die Daten während des Trainings und bei der Inferenz unverzerrt sein sollen. Optional Gültige Werte: entweder true oder false. Standardwert: true |
