步驟 3：建立 ML 模型 - Amazon Machine Learning

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步驟 3：建立 ML 模型

建立好訓練資料來源後，可以使用它來建立 ML 模型、訓練模型，然後評估結果。ML 模型是 Amazon ML 在訓練期間於您的資料中找到的模式集合。您可以使用模型來建立預測。

建立 ML 模型

  1. 由於入門精靈會同時建立訓練資料來源和模型，Amazon Machine Learning (Amazon ML) 會自動使用您剛建立的訓練資料來源，並直接帶您前往ML 模型設定(憑證已建立！) 頁面上的名稱有些許差異。在 ML model settings (ML 模型設定) 頁面上，確定 ML model name (ML 模型名稱) 已顯示預設選項 ML model: Banking Data 1。

    使用好記的名稱 (例如預設值)，可協助您輕鬆地識別和管理 ML 模型。

  2. 對於 Training and evaluation settings (訓練與評估設定)，確定已選取 Default (預設)。

  3. 對於 Name this evaluation (命名此評估)，接受預設值 Evaluation: ML model: Banking Data 1。

  4. 選擇 Review (檢閱)、檢閱您的設定，然後選擇 Finish (完成)。

    在您選擇完成，Amazon ML 會將您的模型加入至處理隊列。當 Amazon ML 建立模型，它會套用預設值並執行下列動作：

    • 將訓練資料來源分割為兩個部分，其一包含 70% 的資料，另一部分包含其餘的 30%

    • 使用包含 70% 輸入資料的部分來訓練 ML 模型

    • 使用其餘 30% 輸入資料的部分來評估模型

    若模型仍在排列中，Amazon ML 會回報狀態為待定。當 Amazon ML 建立模型時，它會回報狀態為進行中。待已完成所有動作後，則回報狀態為 Completed (已完成)。請等待評估完成，然後再繼續。

現在您已準備好要開始檢閱模型的效能和設定分界分數。

如需訓練和評估模型的詳細資訊，請參閱定型 ML 模型和evaluate an ML model。