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训练 ML 模型
ML 模型的训练过程涉及到提供 ML 算法（即学习算法）以及用于进行学习的训练数据。术语 ML 模型 是指由训练过程创建的模型项目。
训练数据必须包含正确的答案，这称为目标 或目标属性。学习算法在训练数据中查找将输入数据属性映射到目标（您希望预测的答案）的模式，然后输出捕获这些模式的 ML 模型。
您可以使用 ML 模型获取针对您不知道目标的新数据的预测。例如，假设您要训练 ML 模型来预测一封电子邮件是否为垃圾邮件。您向 Amazon ML 提供的训练数据中应包含您知道目标的电子邮件（即，有标签说明某封电子邮件是否为垃圾邮件）。Amazon ML 将使用此数据来训练 ML 模型，得到一个模型，该模型可以尝试预测新电子邮件是否为垃圾邮件。
有关 ML 模型和 ML 算法的一般信息，请参阅机器学习概念。
