Amazon Fraud Detector steht seit dem 7. November 2025 nicht mehr für Neukunden zur Verfügung. Funktionen, die denen von Amazon Fraud Detector ähneln SageMaker AutoGluon, finden Sie unter Amazon und AWS WAF.

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# Das Modell punktet
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Amazon Fraud Detector generiert Modellwerte für verschiedene Modelltypen unterschiedlich. 

Bei ** Modellen mit ** 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 Modell-Score zu generieren. Für das erste Ereignis einer neuen Entität wird ein Score von -1 generiert, was auf ein * unbekanntes Risiko * hinweist. Dies liegt daran, dass für eine neue Entität die zur Berechnung des Aggregats verwendeten Werte Null oder Null sind. Das ATI-Modell (Account Takeeover Insights) generiert Modellwerte zwischen 0 und 1000 für alle nachfolgenden Ereignisse für dieselbe Entität und für bestehende Entitäten, wobei 0 für ein * niedriges Betrugsrisiko * und 1000 für ein * hohes Betrugsrisiko steht. * Bei ATI-Modellen stehen die Modellwerte in direktem Zusammenhang mit der Challenge-Rate (CR). Beispielsweise entspricht ein Wert von 500 einer geschätzten Herausforderungsquote von 5%, wohingegen ein Wert von 900 einer geschätzten Herausforderungsquote von 0,1% entspricht. 

Für die ** Modelle ** Online Fraud Insights (OFI) ** und ** Transaction Fraud Insights (TFI) verwendet Amazon Fraud Detector sowohl den aggregierten Wert (ein Wert, der durch die Kombination einer Reihe von Rohvariablen berechnet wird) als auch den Rohwert (den für die Variable bereitgestellten Wert), um die Modellergebnisse zu generieren. Die Modellwerte können zwischen 0 und 1000 liegen, wobei 0 für ein * niedriges Betrugsrisiko * und 1000 für ein * hohes Betrugsrisiko steht. * Bei den Modellen OFI und TFI stehen die Modellwerte in direktem Zusammenhang mit der Falsch-Positiv-Rate (FPR). Beispielsweise entspricht ein Wert von 600 einer geschätzten Falsch-Positiv-Rate von 10%, wohingegen ein Wert von 900 einer geschätzten Falsch-Positiv-Rate von 2% entspricht. Die folgende Tabelle enthält Einzelheiten dazu, wie bestimmte Modellwerte mit den geschätzten Falsch-Positiv-Raten korrelieren.


| Ergebnis des Modells | Geschätzter FPR | 
| --- | --- | 
| 975 | 0,50% | 
| 950 | 1% | 
| 900 | 2% | 
| 860 | 3% | 
| 775 | 5 % | 
| 700 | 7% | 
| 600 | 10 % |