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Una etiqueta clasifica un evento como fraudulento o legítimo. Las etiquetas se asocian a los tipos de eventos y se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático en Amazon Fraud Detector. Si planea impartir un modelo de información sobre fraudes en línea (OFI) o un modelo de información sobre fraudes en transacciones (TFI), un mínimo de 400 eventos de su conjunto de datos de capacitación deben clasificarse como fraudulentos o legítimos. Puede utilizar cualquier etiqueta, como fraude, legítimo, 1 o 0, para clasificar los eventos de su conjunto de datos de formación. Una vez finalizada la formación, el modelo entrenado evalúa los eventos para determinar si son fraudulentos y utiliza estos valores para clasificarlos como fraudulentos o legítimos.
Primero tendrá que crear las etiquetas con los valores utilizados en su conjunto de datos de formación y, a continuación, asociarlas al tipo de evento que se utilice para crear y entrenar su modelo de detección de fraudes.
