从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 使用 Amazon Redshift 数据训练机器学习模型
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使用 Amazon Redshift 机器学习 (Amazon Redshift ML)，您可以通过向 Amazon Redshift 提供数据来训练模型。然后，Amazon Redshift ML 将创建模型来捕获输入数据中的模式。接着，您可以使用这些模型为新输入数据生成预测，而不会产生额外的成本。通过使用 Amazon Redshift ML，您可以使用 SQL 语句训练机器学习模型，并在 SQL 查询中调用它们以进行预测。您可以通过迭代更改参数和改进训练数据来继续提高预测的准确性。

Amazon Redshift ML 使 SQL 用户能够更轻松地使用熟悉的 SQL 命令创建、训练和部署机器学习模型。借助 Amazon Redshift ML，您可以使用 Amazon Redshift 集群中的数据，通过 Amazon SageMaker AI Autopilot 训练模型并自动获得最佳模型。然后，您可以对模型进行本地化，并从 Amazon Redshift 数据库中进行预测。

有关 Amazon Redshift ML 的更多信息，请参阅*《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》*中的[开始使用 Amazon Redshift ML](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/getting-started-machine-learning.html)。