Ya no actualizamos el servicio Amazon Machine Learning ni aceptamos nuevos usuarios para él. Esta documentación está disponible para los usuarios actuales, pero ya no la actualizamos. Para obtener más información, consulte [Qué es Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Información sobre el modelo de ML
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Al evaluar un modelo de ML, Amazon ML proporciona una métrica estándar del sector y una serie de información para revisar la precisión predictiva del modelo. En Amazon ML, el resultado de una evaluación contiene lo siguiente:
+ Una métrica de la precisión de la predicción que informa sobre el éxito general del modelo
+ Visualizaciones para ayudarle a explorar la precisión de su modelo más allá de la métrica de precisión de la predicción
+ La posibilidad de revisar el impacto de establecer un umbral de puntuación (solo para clasificación binaria)
+ Alertas en los criterios para comprobar la validez de la evaluación

La elección de la métrica y la visualización depende del tipo de modelo de ML que está evaluando. Es importante revisar estas visualizaciones para decidir si su modelo está funcionando lo suficientemente bien como para responder a los requisitos de su negocio.