ML　系统使用多种指标,将评估数据集的预测与真实值　(称为基本实际情况)　进行比较来评估预测性　能。通常情况下,您可以针对评估子集使用“最佳”模型来预测您不知道目标答案的未来实例。　Amazon　ML　会将通过　Amazon　ML　控制台发送用于训练模型的数据拆分　70%　用于训练,30%　用于评估。默　认情况下,Amazon　ML　将前　70%　的输入数据按照在源数据中的显示顺序用于训练数据源,将剩余的　30%　数据用于评估数据源。Amazon　ML　还允许您随机选择源数据的　70%　用于训练,而不是使用前　70%,并使用　此随机子集的补充进行评估。您可以使用　Amazon　ML　API　来指定自定义拆分比率并提供在　Amazon　ML　外　部拆分的训练和评估数据。Amazon　ML　还提供了拆分数据的策略。有关拆分策略的更多信息,请参阅拆分　数据　(p.　42)。　训练模型　现在,您已准备好提供　ML　算法(即,学习算法)与训练数据。算法从将变量映射到目标的训练数据模式学　习,并输出捕获这些关系的模型。然后可以使用　ML　模型获取您不知道目标答案的新数据的预测。　线性模型　有大量的　ML　模型可用。Amazon　ML　学习一种类型的　ML　模型:线性模型。术语“线性模型”意味着模型被指　定为线性特征的组合。根据训练数据,学习过程会计算每个特征的一个权重,用于形成一个可以预测或估算　目标值的模型。例如,如果您的目标是客户购买的保险金额,您的变量是年龄和收入,一个简单的线性模型　将如下所示:　学习算法　学习算法的任务是了解模型的权重。权重描述了模型学习的模式反映数据中实际关系的可能性。学习算法　包含损失函数和优化技术。损失是　ML　模型提供的目标估算与目标不精确相等时产生的惩罚。损失函数将　此惩罚量化为单个值。优化技术旨在最大程度地减少损失。在Amazon　Machine　Learning　中,我们使用　三个损失函数,每个函数对应一种类型的预测问题。Amazon　ML　中使用的优化技术是在线随机梯度下降　(SGD)。SGD　对训练数据进行连续扫描,在每次扫描中,一次一个示例地更新特征权重,其目标是达到能最　大程度减少损失的最佳权重。　Amazon　ML　使用以下学习算法:　•　对于二进制分类,Amazon　ML　使用逻辑回归　(逻辑损失函数　+　SGD)。　•　对于