Etiquetas

Una etiqueta clasifica un evento como fraudulento o legítimo. Las etiquetas se asocian a tipos de eventos y se utilizan para entrenar modelos de Machine Learning en Amazon Fraud Detector. Si tiene previsto entrenar un modelo de información sobre el fraude en línea (OFI) o un modelo de información sobre el fraude de las transacciones (TFI), un mínimo de 400 eventos de su conjunto de datos de capacitación deben clasificarse como fraudulentos o legítimos. Puedes usar cualquier etiqueta, como fraude, legítimo, 1 o 0, para clasificar los eventos de tu conjunto de datos de entrenamiento. Una vez finalizada la capacitación, el modelo capacitado evalúa los eventos para determinar si son fraudulentos y usa estos valores para clasificar los eventos como fraudulentos o legítimos.

Primero tendrá que crear las etiquetas con los valores utilizados en su conjunto de datos de entrenamiento y, a continuación, asociarlas al tipo de evento que se utiliza para crear y entrenar su modelo de detección de fraudes.