Scores du modèle

Amazon Fraud Detector génère les scores des modèles différemment selon les types de modèles.

Pour les modèles Account Takeover Insights (ATI), Amazon Fraud Detector utilise uniquement une valeur agrégée (une valeur calculée en combinant un ensemble de variables brutes) pour générer le score du modèle. Un score de -1 est généré pour le premier événement d'une nouvelle entité, indiquant un risque inconnu. En effet, pour une nouvelle entité, les valeurs utilisées pour calculer l'agrégat seront nulles ou nulles. Le modèle Account Takeeover Insights (ATI) génère des scores compris entre 0 et 1 000 pour tous les événements ultérieurs pour la même entité et pour les entités existantes, où 0 indique un faible risque de fraude et 1 000 un risque de fraude élevé. Pour les modèles ATI, les scores du modèle sont directement liés au taux de défi (CR). Par exemple, un score de 500 correspond à un taux de défi estimé à 5 %, tandis qu'un score de 900 correspond à un taux de défi estimé à 0,1 %.

Pour les modèles Online Fraud Insights (OFI) et Transaction Fraud Insights (TFI), Amazon Fraud Detector utilise à la fois une valeur agrégée (une valeur calculée en combinant un ensemble de variables brutes) et une valeur brute (la valeur fournie pour la variable) pour générer les scores du modèle. Les scores du modèle peuvent être compris entre 0 et 1 000, 0 indiquant un faible risque de fraude et 1 000 un risque de fraude élevé. Pour les modèles OFI et TFI, les scores du modèle sont directement liés au taux de faux positifs (FPR). Par exemple, un score de 600 correspond à un taux de faux positifs estimé à 10 %, tandis qu'un score de 900 correspond à un taux de faux positifs estimé à 2 %. Le tableau suivant fournit des détails sur la corrélation entre les scores de certains modèles et les taux de faux positifs estimés.