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。

# 改進模型準確性
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取得符合您需求的 ML 模型，通常涉及反覆運算此 ML 程序，以及嘗試一些變化。您可能無法在第一次反覆運算就取得預測性極高的模型，或者您可能想要改善模型以取得更好的預測結果。若要改進效能，您可以重複執行以下步驟：

1. 收集資料：增加訓練範例數

1. 特徵處理：增加更多變數和更佳的特徵處理

1. 模型參數調校：考慮對學習演算法使用的訓練參數採用替代值