Spiegazioni delle previsioni - Amazon Fraud Detector
Visualizzazione delle spiegazioni delle previsioniComprendere come vengono calcolate le spiegazioni delle previsioni

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Spiegazioni delle previsioni

Le spiegazioni delle previsioni forniscono informazioni su come ogni variabile di evento ha influito sul punteggio di previsione delle frodi del modello e vengono generate automaticamente come parte della previsione delle frodi. Ogni previsione di frode ha un punteggio di rischio compreso tra 1 e 1000. Le spiegazioni relative alle previsioni forniscono dettagli sull'influenza di ogni variabile di evento sui punteggi di rischio in termini di entità (0-5, 5 è il valore più alto) e direzione (punteggio di guida più alto o più basso). Puoi anche utilizzare le spiegazioni di previsione per le seguenti attività:

  • Identificare i principali indicatori di rischio durante le indagini manuali quando un evento viene segnalato per essere esaminato.

  • Per restringere le cause profonde che portano a previsioni false positive (ad esempio, punteggi di rischio elevati per eventi legittimi).

  • Per analizzare i modelli di frode tra i dati relativi agli eventi e rilevare eventuali distorsioni nel set di dati.

Importante

Le spiegazioni delle previsioni vengono generate automaticamente e sono disponibili solo per i modelli addestrati a partire dal 30 giugno 2021. Per ricevere spiegazioni di previsione per i modelli addestrati prima del 30 giugno 2021, riqualifica tali modelli.

Le spiegazioni delle previsioni forniscono il seguente set di valori per ogni variabile di evento utilizzata per addestrare il modello.

Impatto relativo

Fornisce un riferimento visivo dell'impatto della variabile in termini di entità sui punteggi di previsione delle frodi. I valori di impatto relativo sono costituiti da una valutazione a stelle (0-5, 5 è il valore più alto) e dalla direzione (aumento/diminuito) dell'impatto del rischio di frode.

  • Le variabili che aumentano il rischio di frode sono indicate da stelle rosse. Più alto è il numero di stelle rosse, più la variabile aumenta il punteggio di frode e aumenta la probabilità di frode.

  • Le variabili che riducono il rischio di frode sono indicate da stelle di colore verde. Più alto è il numero di partenze di colore verde, più la variabile riduce il punteggio di rischio di frode e diminuisce la probabilità di frode.

  • Il numero zero di stelle per tutte le variabili indica che nessuna delle variabili da sola ha modificato in modo significativo il rischio di frode.

Valore esplicativo non elaborato

Fornisce un valore grezzo e non interpretato rappresentato come probabilità logaritmica della frode. Questi valori sono generalmente compresi tra -10 e +10, ma vanno da - infinito a + infinito.

  • Un valore positivo indica che la variabile ha fatto salire il punteggio di rischio.

  • Un valore negativo indica che la variabile ha ridotto il punteggio di rischio.

Nella console Amazon Fraud Detector, i valori di spiegazione delle previsioni vengono visualizzati come segue. Le classificazioni a stelle colorate e i corrispondenti valori numerici grezzi consentono di vedere facilmente l'influenza relativa tra le variabili.

Tabella di spiegazione delle previsioni: variabili che hanno aumentato il rischio e variabili che hanno ridotto il rischio di frode con impatto relativo e valore esplicativo non elaborato per ciascuna variabile.

Visualizzazione delle spiegazioni delle previsioni

Dopo aver generato le previsioni di frode, puoi visualizzare le spiegazioni delle previsioni nella console Amazon Fraud Detector. Per visualizzare le spiegazioni delle previsioni utilizzando le API dell'AWSSDK, devi prima chiamare l'API per ottenere il timestamp di previsione dell'evento, quindi chiamare l'ListEventPredictionAPI per ottenere le spiegazioni delle previsioni. GetEventPredictionMetadata

Visualizza le spiegazioni delle previsioni utilizzando la console Amazon Fraud Detector

Per visualizzare le spiegazioni delle previsioni utilizzando la console,

  1. Apri la AWS console e accedi al tuo account. Accedi ad Amazon Fraud Detector.

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Cerca previsioni precedenti.

  3. Usa i filtri Proprietà, Operatore e Valore per selezionare la previsione che desideri rivedere.

  4. Nel riquadro Filtro superiore, assicurati di selezionare il periodo di tempo in cui è stata generata la previsione che desideri rivedere.

  5. Il riquadro Risultati mostra un elenco di tutte le previsioni generate durante il periodo di tempo specificato. Fai clic sull'ID evento della previsione per visualizzare le spiegazioni della previsione.

  6. Scorri verso il basso fino al riquadro delle spiegazioni delle previsioni.

  7. Imposta il pulsante Mostra il valore non elaborato della spiegazione della previsione per visualizzare il valore non elaborato della spiegazione della previsione di tutte le variabili.

Visualizza le spiegazioni delle previsioni utilizzando l'SDK AWS per Python (Boto3)

Gli esempi seguenti mostrano esempi di richieste per la visualizzazione delle spiegazioni di previsione utilizzando le API dell'SDK. ListEventPredictions GetEventPredictionMetadata AWS

Esempio 1: ottieni un elenco delle previsioni più recenti utilizzando l'API ListEventPredictions

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'
    }
 )

Esempio 2; Ottieni un elenco di previsioni passate per il tipo di evento «registrazione» tramite l'API ListEventPredictions

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'
    }
 )

Esempio 3: ottieni i dettagli di una previsione passata per un ID di evento, un tipo di evento, un ID del rilevatore e un ID di versione del rilevatore specificati generati nel periodo di tempo specificato utilizzando l'API. GetEventPredictionMetadata

Il valore predictionTimestamp specificato per questa richiesta si ottiene chiamando prima l'API. ListEventPredictions

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' 
 )

Comprendere come vengono calcolate le spiegazioni delle previsioni

Amazon Fraud Detector utilizza SHAP (ShapeLey Additive Explanations) per spiegare le previsioni dei singoli eventi calcolando i valori di spiegazione non elaborati di ogni variabile di evento utilizzata per l'addestramento dei modelli. I valori di spiegazione non elaborati vengono calcolati dal modello come parte dell'algoritmo di classificazione durante la generazione delle previsioni. Questi valori esplicativi grezzi rappresentano il contributo di ciascun input al logaritmo delle probabilità di frode. I valori esplicativi non elaborati (da -infinity a +infinity) vengono convertiti in un valore di impatto relativo (da -5 a +5) utilizzando una mappatura. Il valore di impatto relativo derivato dal valore esplicativo grezzo rappresenta il numero di volte in cui le probabilità di frode (positive) o legittime (negative) aumentano, semplificando la comprensione delle spiegazioni delle previsioni.