Puntuaciones del modelo

Amazon Fraud Detector genera las puntuaciones de los modelos de forma diferente para los distintos tipos de modelos.

En el caso de los modelos Account Takeover Insights (ATI), Amazon Fraud Detector utiliza únicamente el valor agregado (un valor que se calcula mediante la combinación de un conjunto de variables sin procesar) para generar la puntuación del modelo. Se genera una puntuación de -1 para el primer evento de una nueva entidad, lo que indica un riesgo desconocido. Esto se debe a que, en el caso de una entidad nueva, los valores utilizados para calcular el agregado serán cero o nulos. El modelo Account Takeeover Insights (ATI) genera puntuaciones entre 0 y 1000 para todos los eventos posteriores para la misma entidad y para las entidades existentes, donde 0 indica un riesgo de fraude bajo y 1000 indica un riesgo de fraude alto. En el caso de los modelos ATI, las puntuaciones de los modelos están directamente relacionadas con la tasa de desafío (CR). Por ejemplo, una puntuación de 500 corresponde a una tasa de desafío estimada del 5%, mientras que una puntuación de 900 corresponde a una tasa de desafío estimada del 0,1%.

En el caso de los modelos Online Fraud Insights (OFI) y Transaction Fraud Insights (TFI), Amazon Fraud Detector utiliza tanto el valor agregado (un valor que se calcula mediante la combinación de un conjunto de variables sin procesar) como el valor bruto (el valor proporcionado para la variable) para generar las puntuaciones del modelo. Las puntuaciones del modelo pueden oscilar entre 0 y 1000, donde 0 indica un riesgo de fraude bajo y 1000 indica un riesgo de fraude alto. En los modelos OFI y TFI, las puntuaciones de los modelos están directamente relacionadas con la tasa de falsos positivos (FPR). Por ejemplo, una puntuación de 600 corresponde a una tasa estimada de falsos positivos del 10%, mientras que una puntuación de 900 corresponde a una tasa estimada de falsos positivos del 2%. La siguiente tabla proporciona detalles sobre cómo se correlacionan las puntuaciones de ciertos modelos con las tasas estimadas de falsos positivos.