核心ML :使用Create创建模型，效果很好，但如何控制未经训练的输入？

核心ML是腾讯云提供的一项机器学习服务，它可以帮助开发者快速构建和部署自定义的机器学习模型。使用核心ML的Create功能可以轻松创建一个模型，并且该模型的效果很好。

然而，在使用核心ML进行模型训练之前，我们需要对输入数据进行控制，以确保模型的准确性和稳定性。以下是一些控制未经训练的输入的方法：

1. 数据预处理：在训练模型之前，我们可以对输入数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据归一化等操作。这样可以减少噪声和异常值对模型的影响，提高模型的鲁棒性。
2. 数据过滤：通过设置合适的数据过滤规则，可以排除不符合要求的输入数据。例如，对于文本分类任务，可以过滤掉包含非法字符或长度过短的文本。
3. 输入验证：在模型使用过程中，对输入数据进行验证是非常重要的。可以使用数据验证技术，如数据类型检查、范围检查、格式检查等，确保输入数据的合法性和有效性。
4. 异常处理：针对未经训练的输入数据，我们可以设置异常处理机制，例如设置阈值或规则，当输入数据超出预期范围时，及时进行异常处理，避免对模型造成不良影响。

总结起来，控制未经训练的输入数据需要进行数据预处理、数据过滤、输入验证和异常处理等操作。这些方法可以提高模型的鲁棒性和准确性，确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。

腾讯云提供了一系列与机器学习相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）、腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tii）等，这些产品可以帮助开发者更好地应用和管理机器学习模型。