步驟 2：建立訓練資料來源 - Amazon Machine Learning

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本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

步驟 2：建立訓練資料來源

在您上傳banking.csv資料集添加到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 位置，您要用該資料集建立訓練資料來源。資料來源是 Amazon Machine Learning (Amazon ML) 物件，內含您輸入資料的位置和輸入資料之相關中繼資料的位置。Amazon ML 會使用資料來源進行 ML 模型訓練和評估之類的操作。

若要建立資料來源，請提供下列項目：

  • 您資料的 Amazon S3 位置和存取資料的許可

  • 結構描述，包含資料中的屬性名稱及各屬性的類型 (數字、文字、分類或二元)

  • 屬性名稱，包含您希望 Amazon ML 學習預測的回答，即目標屬性

注意

資料來源並不會實際地存放您的資料，只是參考該資料而已。請避免移動或變更存放在 Amazon S3 中的檔案。如果您移動或變更了檔案，Amazon ML 就無法存取它們來建立 ML 模型、產生評估或產生預測。

建立訓練資料來源

  1. 開啟 Amazon Machine Learning 主控台https://console.aws.amazon.com/machinelearning/。

  2. 選擇 Get started (開始使用)。

    注意

    本教學課程假設這是您第一次使用 Amazon ML。如果您之前使用過亞馬遜 ML，則可以使用建立新項目...下拉式清單，建立新的資料來源。

  3. 在開始使用 Amazon Machine Learning頁面，選擇啟動。

  4. 在 Input Data (輸入資料) 頁面上，確定 Where is your data located? (您的資料在哪個位置？) 已選取 S3。

  5. 適用於S3 位置中，鍵入banking.csv 檔案：準備您的資料。例如：。您的儲存貯體/banking.csv。Amazon ML 會為您在您儲存貯體名稱的開頭放置 s3://。

  6. 針對 Datasource name (資料來源名稱)​ 輸入 Banking Data 1。

  7. 選擇 Verify (驗證)。

  8. 在 S3 permissions (S3 許可) 對話方塊中，選擇 Yes (是)。

  9. 如果 Amazon ML 可以存取並讀取 S3 位置的資料檔案，您就會看到類似如下的頁面。檢閱屬性，然後選擇 Continue (繼續)。

接著，您要建立結構描述。一個模式是 Amazon ML 為 ML 模型解譯輸入資料所需的資訊，包括屬性名稱及其指派資料類型，還有特殊屬性的名稱。向 Amazon ML 提供結構描述的方式有兩種：

  • 當您上傳 Amazon S3 資料時，提供獨立的結構描述檔案。

  • 允許 Amazon ML 為您推斷屬性類型和建立結構描述。

在本教學課程中，我們會要求 Amazon ML 推斷結構描述。

如需建立獨立結構描述檔案的相關資訊，請參閱建立 Amazon ML 的資料結構描述。

允許 Amazon ML 推斷結構描述

  1. 在結構描述頁面，Amazon ML 會向您顯示其所推斷的結構描述。檢 Amazon ML 對屬性推斷的資料類型。為屬性指派的資料類型務必正確，以協助 Amazon ML 正確地攝取資料，並對屬性進行正確的特徵處理。

    • 若屬性只有兩種可能狀態 (例如，是或否)，應標示為 Binary (二元)。

    • 若屬性為用來表示分類的數字或字串，應標示為 Categorical (分類)。

    • 若屬性為順序有意義的數字量，應標示為 Numeric (數值)。

    • 若屬性為您想要視為以空格分隔之單詞的字串，應標示為 Text (文字)。

  2. 在本教學課程中，Amazon ML 已正確識別所有屬性的資料類型，所以請選擇Continue。

接著選取目標屬性。

請記住，目標是 ML 模型必須學習預測的屬性。屬性 y 會指出某人過去是否訂閱過活動：1 (是) 或 0 (否)。

注意

只有當您要使用資料來源來訓練和評估 ML 模型時，才選擇目標屬性。

選取 y 做為目標屬性

  1. 在表格右下方，選擇單箭頭前往表格的最後一頁，該頁會顯示名為 y 的屬性。

  2. 在 Target (目標) 欄，選取 y。

    Amazon ML 會確認y會選取為您的目標。

  3. 選擇 Continue (繼續)。

  4. 在 Row ID (列 ID) 頁面上，確定 Does your data contain an identifier? (您的資料包含識別符嗎？) 已選取預設值 No (否)。

  5. 選擇 Review (檢閱)，然後選擇 Continue (繼續)。

既然您已具有訓練資料來源，就可以建立模型。