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Etiquettes
Une étiquette classe un événement comme frauduleux ou légitime. Les étiquettes sont associées à des types d'événements et sont utilisées pour entraîner des modèles de machine learning dans Amazon Fraud Detector. Si vous envisagez de former un modèle Online Fraud Insights (OFI) ou Transaction Fraud Insights (TFI), au moins 400 événements de votre ensemble de données de formation doivent être considérés comme frauduleux ou légitimes. Vous pouvez utiliser n'importe quel libellé tel que fraude, légitime, 1 ou 0 pour classer les événements dans votre jeu de données d'entraînement. Une fois la formation terminée, le modèle formé évalue les événements pour détecter des fraudes et utilise ces valeurs pour classer les événements comme frauduleux ou légitimes.
Vous devrez d'abord créer les étiquettes avec les valeurs utilisées dans votre jeu de données d'apprentissage, puis associer les étiquettes au type d'événement utilisé pour créer et entraîner votre modèle de détection des fraudes.
