# 在准确性和成本之间做出决定
<a name="machine-learning-accuracy-cost-tradeoff"></a>

每个 `FindMatches` 转换均包含一个 `accuracy-cost` 参数。您可以使用此参数指定下列项之一：
+ 如果您更关心准确报告两个记录匹配的转换，则应强调*准确性*。
+ 如果您更关心转换的运行成本或速度，则应强调*更低成本*。

您可以在 Amazon Glue 控制台上或使用 Amazon Glue 机器学习 API 操作进行此权衡。

**何时倾向于准确性**  
如果您更关心 `find matches` 结果不包含匹配项的风险，则倾向于准确性。要倾向于准确性，请选择*较大*准确性-成本权衡值。对于较大的值，`FindMatches` 转换需要更多时间来更详细地搜索正确匹配的记录。请注意，此参数不会使错误地将不匹配记录对称为匹配项的可能性降低。转换将调整为倾向于花更多时间查找匹配项。

**何时倾向于成本**  
如果您更关心运行 `find matches` 转换的成本，而不是找到多少匹配项，请倾向于成本。要倾向于成本，请选择*较小* 准确性-成本权衡值。对于较小的值，运行 `FindMatches` 转换所需的资源更少。转换将调整为倾向于查找更少的匹配项。如果在倾向于较低成本时结果是可接受的，请使用此设置。

**如何倾向于准确性和较低成本**  
检查更多记录对以确定它们是否匹配需要更多的机器时间。如果您想减少成本而不降低质量，则可执行以下几个步骤：
+ 消除数据源中您不关心匹配的记录。
+ 从您的数据源中消除您确信在做出匹配/不匹配决策时没有用的列。确定这一点的一个好方法是消除您认为不会影响您就一组记录是否“相同”做出决定的列。