步骤 3：创建 ML 模型 - Amazon Machine Learning

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步骤 3：创建 ML 模型

在创建训练数据源之后，您可以用它来创建 ML 模型、训练模型，然后评估结果。ML 模型是 Amazon ML 在训练期间从数据中发现的模式的集合。您可以使用模型创建预测。

创建 ML 模型

  1. 由于“入门”向导创建了训练数据源和模型，Amazon Machine Learning (Amazon ML) 会自动使用您刚创建的训练数据源，并将您直接转到机器学习模型设置页面。在 ML 模型设置页面上，确保 ML 模型名称中显示了默认值 ML model: Banking Data 1。

    使用友好的名称，例如默认值，帮助您轻松识别和管理 ML 模型。

  2. 对于训练和评估设置，请确保选择默认。

    Select training and evaluation settings interface with Default option selected.

  3. 对于为此评估命名，请接受默认值 Evaluation: ML model: Banking Data 1。

  4. 选择审核，检查您的设置，然后选择完成。

    选择完成之后，Amazon ML 将您的模型添加到处理队列中。Amazon ML 创建您的模型时，它会应用默认值并应用以下操作：

    • 将训练数据源拆分为两个部分：一个包含 70% 的数据，另一个包含剩余的 30%

    • 在包含 70% 输入数据的部分上训练 ML 模型

    • 使用剩余的 30% 输入数据评估模型

    当您的模型在队列中时，Amazon ML 将状态报告为待处理。Amazon ML 创建您的模型时，它会将状态报告为正在进行。完成所有操作后，它会将状态报告为已完成。等待评估完成，然后再继续操作。

现在，您已准备就绪，可查看您的模型的性能和设置截断值分数。

有关训练和评估模型的更多信息，请参阅训练 ML 模型和evaluate an ML model。