k-NN 超参数 - 亚马逊 SageMaker AI
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k-NN 超参数

下表列出了您可以为 Amazon A SageMaker I k 最近邻 (k-nn) 算法设置的超参数。

参数名称 描述
feature_dim

输入数据中的特征数。

必填

有效值：正整数。
k

最近邻点的数量。

必填

有效值：正整数
predictor_type

要在数据标签上使用的推理类型。

必填

有效值：对于分类为 classifier；对于回归为 regressor。
sample_size

要从训练数据集中采样的数据点数。

必填

有效值：正整数
dimension_reduction_target

要缩减到的目标维度。

在您指定 dimension_reduction_type 参数时必需。

有效值：大于 0 且 feature_dim 小于的正整数。
dimension_reduction_type

维度缩减方法的类型。

可选

有效值：对于随机投影为 sign；对于快速 Johnson-Lindenstrauss 变换为 fjlt。

默认值：不进行维度缩减
faiss_index_ivf_nlists

faiss 时index_type要在索引中构造的质心数。 IVFFlat或者 faiss.ivfpq。

可选

有效值：正整数

默认值：auto，这将解析为 sqrt(sample_size)。
faiss_index_pq_m

当 index_type 设置为 faiss.IVFPQ 时，要在索引中构造的向量子组件的数量。

A FaceBook I 相似度搜索 (FAISS) 库要求的值必须faiss_index_pq_m是数据维度的除数。如果 faiss_index_pq_m 不是数据维度的除数，我们会将数据维度增加到可被 faiss_index_pq_m 整除的最小整数。如果未应用维度缩减，则算法会添加零填充。如果应用了维度缩减，算法会增加 dimension_reduction_target 超参数的值。

可选

有效值：下列正整数之一：1、2、3、4、8、12、16、20、24、28、32、40、48、56、64、96
index_metric

在查找最近邻点时用于测量点之间距离的指标。如果在训练时将 index_type 设置为 faiss.IVFPQ，则不支持 INNER_PRODUCT 距离和 COSINE 相似性。

可选

有效值：对于欧几里得距离为 L2，对于内积距离为 INNER_PRODUCT，对于余弦相似度为 COSINE。

默认值：L2
index_type

索引类型。

可选

有效值：faiss.flat、faiss。 IVFFlat，faiss.ivfpq。

默认值：faiss.Flat
mini_batch_size

用于数据迭代器的每个小批量的观察次数。

可选

有效值：正整数

默认值：5000