我們不再更新 Amazon Machine Learning 服務或接受新使用者。本文件可供現有使用者使用，但我們不再更新。如需詳細資訊，請參閱[什麼是 Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 建立批次預測
<a name="creating-batch-prediction-objects"></a>

若要建立批次預測，您可以使用 Amazon Machine Learning (Amazon ML) 主控台或 API 建立`BatchPrediction`物件。`BatchPrediction` 物件描述了 Amazon ML 使用您的 ML 模型和一組輸入觀察所產生的一組預測。當您建立`BatchPrediction`物件時，Amazon ML 會啟動非同步工作流程來計算預測。

對於您用來取得批次預測的資料來源以及您用於訓練 ML 模型以用於查詢預測的資料來源，都必須使用相同的結構描述。唯一的例外是，批次預測的資料來源不需要包含目標屬性，因為 Amazon ML 會預測目標。如果您提供目標屬性，Amazon ML 會忽略其值。

## 建立批次預測 (主控台)
<a name="batch-prediction-console"></a>

若要使用 Amazon ML 主控台建立批次預測，請使用建立批次預測精靈。

**建立批次預測 (主控台)**

1. 登入 AWS 管理主控台 並開啟 Amazon Machine Learning 主控台，網址為 [https://console.aws.amazon.com/machinelearning/](https://console.aws.amazon.com/machinelearning/)：//。

1. 在 Amazon ML 儀表板的**物件**下，選擇**建立新...**，然後選擇**批次預測**。

1. 選擇您要用來建立批次預測的 Amazon ML 模型。

1. 若要確認您要使用此模型，請選擇 **Continue (繼續)**。

1. 選擇您要為其建立預測的資料來源。資料來源必須擁有跟模型相同的結構描述，但不需要包含目標屬性。

1. 選擇**繼續**。

1. 對於 **S3 destination (S3 目的地)**，輸入 S3 儲存貯體的名稱。

1. 選擇**檢閱**。

1. 檢閱您的設定，然後選擇 **Create batch prediction (建立批次預測)**。

## 建立批次預測 (API)
<a name="batch-prediction-api"></a>

若要使用 Amazon ML API 建立`BatchPrediction`物件，您必須提供下列參數：

**資料來源 ID**  
指向您想要預測之觀察的資料來源 ID。例如，如果您想要 `s3://examplebucket/input.csv` 檔案中資料的預測結果，您可以建立一個資料來源物件，指向該資料檔案，然後使用此參數傳遞該資料來源的 ID。

**BatchPrediction ID**  
要指派給批次預測的 ID。

**ML 模型 ID**  
Amazon ML 應查詢預測的 ML 模型 ID。

**輸出 Uri**  
要存放預測輸出的 S3 儲存貯體 URI。Amazon ML 必須具有將資料寫入此儲存貯體的許可。  
`OutputUri` 參數必須參考結尾為正斜線 ('/') 字元的 S3 路徑，如下所示：  
s3://examplebucket/examplepath/  
如需設定 S3 許可的詳細資訊，請參閱[授予 Amazon ML 將預測輸出至 Amazon S3 的許可](granting-amazon-ml-permissions-to-output-predictions-to-amazon-s3.md)。

**(選用) BatchPrediction 名稱**  
(選用) 批次預測的人類可讀取名稱。