假设一个您要制造产品的场景,　但您制造每个产品的决策取决于潜在的销售量。在此场景中,您希望预测每个产品将被购买的次数　(预测的　销售量)。可以使用机器学习以多种方法定义此问题。根据您的使用案例或业务需求选择如何定义问题。　您是否希望预测您的客户将对每个产品进行的购买数　(这种情况下目标是数字,您要解决回归问题)?　或者,　您是否只想预测哪些产品将获得　10　次以上的购买　(在这种情况下,目标为二进制,您要解决二进制分类问　题)?　重要的是避免过度复杂化问题并制定满足您需求的最简单解决方案。但是,避免丢失信息　(特别是历史答案　中的信息)　也很重要。在这里,将过去的实际销售数量转换为二进制变量“over　10”与“fewer”时,会丢失有价　值的信息。投入一些时间来决定预测哪个目标对您最有意义,可以帮助您避免构建无法回答您问题的模型。　收集标记的数据　ML　问题从数据开始　-　最好是您已知道其目标答案的大量数据　(示例或观察)。已知其目标答案的数据称为标记　的数据。在受监管　ML　中,算法教育自身从我们提供的标记的示例进行学习。　您的数据中的每个示例/观察必须包含两个元素:　•　目标　-　您要预测的答案。您向　ML　算法提供标记为目标　(正确答案)　的数据以从中学习。然后,您将使用经　过训练的　ML　模型,对您不知道目标答案的数据来预测此答案。　•　变量/特征　-　这些示例属性可用于识别要预测目标答案的模式。　例如,对于电子邮件分类问题,目标是指示电子邮件是否为垃圾邮件的标签。变量示例是电子邮件发件人、　电子邮件正文中的文本、主题行中的文本、电子邮件的发送时间以及发件人和收件人之间是否存在以前的通　信信息。　通常,数据并不是使用已标记的形式提供。收集并准备变量和目标通常是解决　ML　问题最重要的步骤。示例　数据应为在您使用模型进行预测时具有代表性的数据。例如,如果您希望预测电子邮件是否为垃圾邮件,您　必须为机器学习算法收集阳性　(垃圾电子邮件)　和阴性　(非垃圾电子邮件),这样才能查找可以区别两种类型电　子邮件的模式。　版本　Latest　9　Amazon　Machine　Learning　开发人员指南　分析数据　在您具有标记的数据之后,您可能需要将它转换为您的算法或软件可接受的格式。例如,要使用　Amazon　ML,您需要将数据转换为逗号分隔　(CSV)　格式,每个