Amazon　ML　为每个评估生成模型性能指标。例如,在适用于二进制分类问题的　4　折交叉验证中,每　个评估都会报告曲线下面积　(AUC)　指标。您可以通过计算四个　AUC　指标的平均值获得整体性能测量值。有关AUC　指标的信息,请参阅衡量　ML　模型准确度　(p.　85)。　有关显示如何创建交叉验证和计算模型分数平均值的示例代码,请参阅　Amazon　ML　示例代码。　调整您的模型　对模型执行交叉验证后,如果模型的表现未达到您的标准,您可以调整下一个模型的设置。　有关过度拟合的　更多信息,请参阅模型拟合:欠拟合与过度拟合　(p.　15)。有关正则化的更多信息,请参阅正则化　(p.　12)。有　关更改正则化设置的更多信息,请参阅使用自定义选项创建　ML　模型　(p.　71)。　评估警报　Amazon　ML　提供见解,帮助验证您是否已正确评估模型。如果评估不满足任何验证标准,Amazon　ML　控制　台会显示已违反的验证标准来提醒您,如下所示。　•　已对留存数据完成　ML　模型的评估　如果您对训练和评估使用同一个数据源,Amazon　ML　会发出警报。如果您使用　Amazon　ML　拆分数据,您　将符合此有效性标准。如果您不使用　Amazon　ML　来拆分数据,请务必使用训练数据源以外的数据源评估　您的　ML　模型。　•　已将足量数据用于预测模型评估　如果评估数据中的观察数/记录数少于训练数据源中观察数的　10%,Amazon　ML　会发出警报。