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# 训练 ML 模型
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 ML 模型的训练过程涉及到提供 ML 算法（即*学习算法*）以及用于进行学习的训练数据。术语 *ML 模型* 是指由训练过程创建的模型项目。

 训练数据必须包含正确的答案，这称为*目标* 或*目标属性*。学习算法在训练数据中查找将输入数据属性映射到目标（您希望预测的答案）的模式，然后输出捕获这些模式的 ML 模型。

 您可以使用 ML 模型获取针对您不知道目标的新数据的预测。例如，假设您要训练 ML 模型来预测一封电子邮件是否为垃圾邮件。您向 Amazon ML 提供的训练数据中应包含您知道目标的电子邮件（即，有标签说明某封电子邮件是否为垃圾邮件）。Amazon ML 将使用此数据来训练 ML 模型，得到一个模型，该模型可以尝试预测新电子邮件是否为垃圾邮件。

 有关 ML 模型和 ML 算法的一般信息，请参阅[机器学习概念](machine-learning-concepts.md)。

**Topics**
+ [ML 模型的类型](types-of-ml-models.md)
+ [训练过程](training-process.md)
+ [训练参数](training-parameters.md)
+ [create an ML model](creating-ml-model-on-the-amazon-ml-console.md)