PCA ハイパーパラメータ

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。アルゴリズム固有の を string-to-string マップ HyperParameters として指定することもできます。次の表に、Amazon が提供する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 SageMaker。のPCA仕組みの詳細については、「」を参照してくださいPCA の仕組み。

Parameter Name	説明
feature_dim	入力する次元。 必須 有効な値: 正の整数
mini_batch_size	ミニバッチ内の行の数。 必須 有効な値: 正の整数
num_components	計算する主成分の数。 必須 有効な値: 正の整数
algorithm_mode	主成分を計算するモード。 オプション 有効な値: regular または randomized 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。 オプション 有効な値: 負以外の整数または -1 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。 オプション 有効な値: true または false のいずれか 1 つ デフォルト値: true