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。

# 步驟 6：清除
<a name="step-6-clean-up"></a>

若要避免產生額外的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 費用，請刪除存放在 Amazon S3 中的資料。您不需要支付其他未使用 Amazon ML 資源的費用，但我們建議您刪除這些資源，以保持工作區的乾淨。<a name="delete-input-data"></a>

**刪除存放在 Amazon S3 中的輸入資料**

1. 開啟位於 [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) 的 Amazon S3 主控台。

1.  導覽至您存放 `banking.csv`和 `banking-batch.csv` 檔案的 Amazon S3 位置。

1.  選取 `banking.csv`、`banking-batch.csv` 和 `.writePermissionCheck.tmp` 檔案。

1.  選擇**動作**，然後選擇**刪除**。

1.  出現確認提示時，請選擇 **OK (確定)**。

雖然您不需要付費保留 Amazon ML 執行的批次預測記錄，或是您在教學課程中建立的資料來源、模型和評估記錄，但建議您刪除這些預測，以避免工作區的雜亂。<a name="delete-predictions"></a>

**刪除批次預測**

1.  導覽至您存放批次預測輸出的 Amazon S3 位置。

1.  選擇 `batch-prediction` 資料夾。

1.  選擇**動作**，然後選擇**刪除**。

1.  出現確認提示時，請選擇 **OK (確定)**。<a name="delete-ml-resources"></a>

**刪除 Amazon ML 資源**

1. 在 Amazon ML 儀表板上，選取下列資源。
   + `Banking Data 1` 資料來源
   + `Banking Data 1_[percentBegin=0, percentEnd=70, strategy=sequential]` 資料來源
   + `Banking Data 1_[percentBegin=70, percentEnd=100, strategy=sequential]` 資料來源
   + `Banking Data 2` 資料來源
   + `ML model: Banking Data 1` ML 模型 
   + `Evaluation: ML model: Banking Data 1` 評估

1. 選擇**動作**，然後選擇**刪除**。

1. 在對話方塊中選擇 **Delete (刪除)**，刪除所有選取的資源。

 您現在已成功完成指導教學。若要繼續使用主控台建立資料來源、模型和預測，請參閱 [Amazon Machine Learning 開發人員指南](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/)。若要了解如何使用 API，請參閱《[ Amazon Machine Learning API 參考 ](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/)》。