在運用CreateML建立機器學習模型之前，需要先完成第四天提到的準備模型訓練的圖片。我們需要先有訓練數據(Training Date)以及測試數據(Testing Data)才能開始今天的內容喔！
數據的準備可以參考準備模型訓練的圖片

建立情緒辨識模型

1. 準備好訓練數據(Training Date)以及測試數據(Testing Data)的資料夾。我們會使用訓練數據中的圖像進行訓練，並使用測試數據來測試模型的準確率。
   

2. 開啟Xcode點選Open Developer Tool中的CreateML。
   

3. 在File中選擇New Project，會看到CreateML提供的六大功能，由於我們要訓練分類圖像的模型，因此選擇Image Classifier。
   

在Model Sources的介面中可以看到Input、Metrics、Output三個部分，首先在Input介面我們要將事先準備好的Training Data與Testing Data放入，並可以在上方看到共有幾個分類資料夾(Classes)。我們也可以在Model Sources中同時新增訓練許多不同的模型，可以增加效率。

4. 兩個資料夾皆放入後，就可以按下Train開始訓練，在Activity的地方可以看到目前模型訓練的狀態。.
   

5. 訓練完成之後就可以將模型運用於app製作中。在上方的Metrics我們可以看到三項指摽，分別為訓練數據的準確度(Training)、驗證準確度(Valiadation)以及測試數據的準確度(Testing)，在下一章我們會提到該如何提升訓練模型的準確度。
   

6. 最後在Output區塊，直接拉入新的圖片，可以方便快速地得出他的分類結果，有再多的新數據，都可以輕易的進行測試。
   

完成模型後可能會發現驗證準確度(Valiadation)有點低，因此如何提升準確度就是我們明天會探討的主題！