Punteggi del modello

Amazon Fraud Detector genera punteggi dei modelli in modo diverso per i diversi tipi di modello.

Per i modelli Account Takeover Insights (ATI), Amazon Fraud Detector utilizza solo un valore aggregato (un valore calcolato combinando un set di variabili grezze) 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 Takeeover 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 del modello 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 set di variabili grezze) sia il valore grezzo (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 del modello sono direttamente correlati al tasso di falsi positivi (FPR). Ad esempio, un punteggio di 600 corrisponde a un tasso stimato di falsi positivi del 10% mentre un punteggio di 900 corrisponde a un tasso stimato di falsi positivi del 2%. La tabella seguente fornisce dettagli su come determinati punteggi del modello sono correlati ai tassi di falsi positivi stimati.