モデルスコア

Amazon Fraud Detector は、モデルタイプごとに異なるモデルスコアを生成します。

Account Takeover Insights (ATI) モデルの場合、Amazon Fraud Detector は、モデルスコアを生成するために集計値 (一連の raw 変数を組み合わせて計算された値) のみを使用します。新しいエンティティの最初のイベントに対してスコア -1 が生成され、不明なリスク が示されます。これは、新しいエンティティの場合、集計の計算に使用される値がゼロまたは null になるためです。Account Takeeover Insights (ATI) モデルは、同じエンティティおよび既存のエンティティの後続のすべてのイベントについて、0 から 1000 までのモデルスコアを生成します。0 は低不正リスクを示し、1000 は高不正リスクを示します。ATI モデルの場合、モデルスコアはチャレンジレート (CR) に直接関係します。例えば、スコア 500 は推定 5% のチャレンジレートに対応し、スコア 900 は推定 0.1% のチャレンジレートに対応します。

オンライン不正インサイト (OFI) モデルとトランザクション不正インサイト (TFI) モデルの場合、Amazon Fraud Detector は集計値 (raw 変数のセットを組み合わせて計算された値) と raw 値 (変数に指定された値) の両方を使用してモデルスコアを生成します。モデルスコアは 0～1000 の範囲で指定できます。0 は不正リスクが低いことを示し、1000 は不正リスクが高いことを示します。OFI モデルと TFI モデルの場合、モデルスコアは偽陽性率 (FPR) に直接関係します。例えば、600 のスコアは推定 10% の偽陽性率に相当し、900 のスコアは推定 2% の偽陽性率に相当します。次の表に、特定のモデルスコアが推定偽陽性率とどのように関連しているかを詳しく説明します。