Vega AI的参数设置取决于你要解决的问题和你的数据集。以下是一些常见参数的示例：

1. 数据集位置：指定数据集的位置，例如本地文件或云存储。

2. 模型类型：选择您要使用的模型类型，例如分类、回归或聚类。

3. 模型参数：根据数据集的特征和要解决的问题，调整模型参数以获得最佳性能。

4. 训练参数：设置训练参数，例如学习率、批量大小、迭代次数等。

5. 评估参数：设置评估指标，例如准确率、精度、召回率、F1值等。

6. 输出位置：指定输出的位置，例如本地文件或云存储。

7. 调试参数：设置调试参数，例如日志级别、调试模式等。

需要注意的是，正确设置参数对于模型的性能至关重要，因此需要进行实验和调整以找到最佳的参数组合。