Punteggi del modello

Amazon Fraud Detector genera punteggi di modello in modo diverso a seconda dei diversi tipi di modello.

Per i modelli Account Takeover Insights (ATI), Amazon Fraud Detector utilizza solo il valore aggregato (un valore calcolato combinando un insieme di variabili non elaborate) per generare il punteggio del modello. Viene generato un punteggio di -1 per il primo evento di una nuova entità, che indica un rischio sconosciuto. Questo perché per una nuova entità, i valori utilizzati per il calcolo dell'aggregato saranno zero o nulli. Il modello Account Takeeeover Insights (ATI) genera punteggi del modello compresi tra 0 e 1000 per tutti gli eventi successivi per la stessa entità e per le entità esistenti, dove 0 indica un basso rischio di frode e 1000 indica un rischio di frode elevato. Per i modelli ATI, i punteggi dei modelli sono direttamente correlati al tasso di sfida (CR). Ad esempio, un punteggio di 500 corrisponde a un tasso di sfida stimato del 5%, mentre un punteggio di 900 corrisponde a un tasso di sfida stimato dello 0,1%.

Per i modelli Online Fraud Insights (OFI) e Transaction Fraud Insights (TFI), Amazon Fraud Detector utilizza sia il valore aggregato (un valore calcolato combinando un insieme di variabili non elaborate) che il valore non elaborato (il valore fornito per la variabile) per generare i punteggi del modello. I punteggi del modello possono essere compresi tra 0 e 1000, dove 0 indica un basso rischio di frode e 1000 indica un rischio di frode elevato. Per i modelli OFI e TFI, i punteggi dei modelli sono direttamente correlati al tasso di falsi positivi (FPR). Ad esempio, un punteggio di 600 corrisponde a un tasso di falsi positivi stimato del 10%, mentre un punteggio di 900 corrisponde a un tasso di falsi positivi stimato del 2%. La tabella seguente fornisce dettagli sulla correlazione di determinati punteggi del modello con i tassi di falsi positivi stimati.