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Explications des prédictions

Les explications de prédiction fournissent un aperçu de l'impact de chaque variable d'événement sur le score de prédiction de fraude de votre modèle et sont automatiquement générées dans le cadre de la prédiction de fraude. Chaque prédiction de fraude est assortie d'un score de risque compris entre 1 et 1 000. Les explications relatives aux prévisions vous donnent des détails sur l'influence de chaque variable d'événement sur les scores de risque en termes d'ampleur (0-5, 5 étant le plus élevé) et de direction (score d'entraînement supérieur ou inférieur). Vous pouvez également utiliser les explications des prédictions pour les tâches suivantes :

Les explications de prédiction fournissent l'ensemble de valeurs suivant pour chaque variable d'événement utilisée pour entraîner le modèle.

Impact relatif

Fournit une référence visuelle de l'impact de la variable en termes d'ampleur sur les scores de prédiction des fraudes. Les valeurs d'impact relatives se composent d'une note par étoiles (0-5, 5 étant la valeur la plus élevée) et de l'impact directionnel (augmenté/diminué) du risque de fraude.

Valeur explicative brute

Fournit une valeur brute non interprétée, représentée sous forme de cotes logarithmiques de fraude. Ces valeurs sont généralement comprises entre -10 et +10, mais elles vont de - infini à + infini.

Dans la console Amazon Fraud Detector, les valeurs explicatives des prédictions sont affichées comme suit. Le nombre d'étoiles en couleur et les valeurs numériques brutes correspondantes permettent de voir facilement l'influence relative entre les variables.

Afficher les explications des prédictions

Après avoir généré des prédictions de fraude, vous pouvez consulter les explications des prédictions dans la console Amazon Fraud Detector. Pour afficher les explications des prédictions à l'aide des API du AWS SDK, vous devez d'abord appeler l'ListEventPredictionAPI pour obtenir l'horodatage de l'événement, puis appeler l'GetEventPredictionMetadataAPI pour obtenir les explications des prédictions.

Afficher les explications relatives aux prédictions à l'aide de la console Amazon Fraud Detector

Afficher les explications relatives aux prédictions à l'aide du kit SDK AWS pour Python (Boto3)

Les exemples suivants présentent des exemples de demandes d'affichage des explications relatives aux prédictions à ListEventPredictions l'aide des GetEventPredictionMetadata API du AWS SDK.

Exemple 1 : obtenir une liste des prédictions les plus récentes à l'aide de l'ListEventPredictionsAPI

import boto3 
fraudDetector = boto3.client('frauddetector') 
fraudDetector.list_event_predictions(  
  maxResults = 10, 
  predictionTimeRange = {
     end_time: '2022-01-13T23:18:21Z',
     start_time: '2022-01-13T20:18:21Z'
    }
 ) 
 

Exemple 2 ; Obtenir une liste des prédictions passées pour le type d'événement « enregistrement » à l'aide de l'ListEventPredictionsAPI

import boto3 
fraudDetector = boto3.client('frauddetector') 
fraudDetector.list_event_predictions(  
   eventType = {
      value = 'registration'
    } 
   maxResults = 70,
   nextToken = "10",
   predictionTimeRange = {
     end_time: '2021-07-13T23:18:21Z',
     start_time: '2021-07-13T20:18:21Z'
    }
 )

Exemple 3 : obtenir les détails d'une prédiction passée pour un ID d'événement, un type d'événement, un ID de détecteur et un ID de version de détecteur spécifiés qui a été générée au cours de la période spécifiée à l'aide de l'GetEventPredictionMetadataAPI.

Le predictionTimestamp paramètre spécifié pour cette demande est obtenu en appelant d'abord l'ListEventPredictionsAPI.

import boto3 
fraudDetector = boto3.client('frauddetector') 
fraudDetector.get_event_prediction_metadata ( 
   detectorId = 'sample_detector',
   detectorVersionId = '1', 
   eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428', 
   eventTypeName = 'sample_registration', 
   predictionTimestamp = '2021-07-13T21:18:21Z' 
 )    
    

Comprendre comment les explications des prédictions sont calculées

Amazon Fraud Detector utilise SHAP (ShapeLey Additive Explanations) pour expliquer les prédictions d'événements individuels en calculant les valeurs explicatives brutes de chaque variable d'événement utilisée pour l'entraînement du modèle. Les valeurs explicatives brutes sont calculées par le modèle dans le cadre de l'algorithme de classification lors de la génération de prédictions. Ces valeurs explicatives brutes représentent la contribution de chaque entrée au logarithme des probabilités de fraude. Les valeurs explicatives brutes (de -infinity à +infinity) sont converties en une valeur d'impact relative (-5 à +5) à l'aide d'un mappage. La valeur d'impact relative dérivée de la valeur d'explication brute représente le nombre de fois où le risque de fraude (positif) ou légitime (négatif) augmente, ce qui facilite la compréhension des explications des prédictions.