Modellwerte

Amazon Fraud Detector generiert Modellwerte für verschiedene Modelltypen unterschiedlich.

Für Modelle von Account Takeover Insights (ATI) verwendet Amazon Fraud Detector nur einen aggregierten Wert (einen Wert, der durch die Kombination einer Reihe von Rohvariablen berechnet wird), um den Modellwert zu generieren. Für das erste Ereignis einer neuen Entität wird ein Wert von -1 generiert, was auf ein unbekanntes Risiko hinweist. Dies liegt daran, dass für eine neue Entität die Werte, die für die Berechnung des Aggregats verwendet werden, Null oder Null sind. Das Modell Account Takeeover Insights (ATI) generiert Modellbewertungen zwischen 0 und 1 000 für alle nachfolgenden Ereignisse für dieselbe Entität und für bestehende Entitäten, wobei 0 für ein geringes Betrugsrisiko und 1 000 für ein hohes Betrugsrisiko steht. Bei ATI-Modellen stehen die Modellwerte in direktem Zusammenhang mit der Aufforderungsrate (CR). Ein Wert von 500 entspricht beispielsweise einer geschätzten 5-%-Herausforderungsrate, während ein Wert von 900 einer geschätzten 0,1-%-Herausforderungsrate entspricht.

Für Online Fraud Insights (OFI)- und Transaction Fraud Insights (TFI)-Modelle verwendet Amazon Fraud Detector sowohl den aggregierten Wert (ein Wert, der durch die Kombination einer Reihe von Rohvariablen berechnet wird) als auch den Rohwert (der für die Variable bereitgestellte Wert), um die Modellwerte zu generieren. Die Modellwerte können zwischen 0 und 1 000 liegen, wobei 0 für ein geringes Betrugsrisiko und 1 000 für ein hohes Betrugsrisiko steht. Für die OFI- und TFI-Modelle stehen die Modellwerte in direktem Zusammenhang mit der falsch positiven Rate (FPR). Ein Wert von 600 entspricht beispielsweise einer geschätzten Rate falsch positiver Ergebnisse von 10 %, während ein Wert von 900 einer geschätzten Rate falsch positiver Ergebnisse von 2 % entspricht. Die folgende Tabelle enthält Details dazu, wie bestimmte Modellwerte mit geschätzten falsch positiven Raten korrelieren.