我们不再更新 Amazon Machine Learning 服务，也不再接受新用户使用该服务。本文档可供现有用户使用，但我们不会再对其进行更新。有关更多信息，请参阅[什么是 Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 步骤 6：清除
<a name="step-6-clean-up"></a>

为避免产生额外的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 费用，删除存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的数据。其他未使用的 Amazon ML 资源不收取费用，但是我们建议您删除它们以保持工作区清洁。<a name="delete-input-data"></a>

**删除存储在 Amazon S3 中的输入数据**

1. 打开 Amazon S3 控制台，网址为 [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)。

1.  导航到存储 `banking.csv` 和 `banking-batch.csv` 文件的 Amazon S3 位置。

1.  选择 `banking.csv`、`banking-batch.csv` 和 `.writePermissionCheck.tmp` 文件。

1.  选择**操作**，然后选择**删除**。

1.  当系统提示您确认时，选择 **OK**。

尽管保留 Amazon ML 运行批量预测的记录或者在教程中创建的数据源、模型和评估不会产生任何费用，但是我们建议您删除它们以防止工作区的杂乱。<a name="delete-predictions"></a>

**删除批量预测**

1.  导航到您存储批量预测的输出的 Amazon S3 位置。

1.  选择 `batch-prediction` 文件夹。

1.  选择**操作**，然后选择**删除**。

1.  当系统提示您确认时，选择 **OK**。<a name="delete-ml-resources"></a>

**删除 Amazon ML 资源**

1. 在 Amazon ML 控制面板中，选择以下资源。
   + `Banking Data 1` 数据源
   + `Banking Data 1_[percentBegin=0, percentEnd=70, strategy=sequential]` 数据源
   + `Banking Data 1_[percentBegin=70, percentEnd=100, strategy=sequential]` 数据源
   + `Banking Data 2` 数据源
   + `ML model: Banking Data 1` ML 模型 
   + `Evaluation: ML model: Banking Data 1` 评估

1. 选择**操作**，然后选择**删除**。

1. 在对话框中，选择**删除**以删除所有选定资源。

 现在您已成功完成了教程。要继续使用控制台来创建数据源、模型和预测，请参阅 [Amazon Machine Learning 开发人员指南](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/)。要了解如何使用 API，请参阅 [Amazon Machine Learning API 引用](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/)。