Pontuações do modelo

O Amazon Fraud Detector gera pontuações de modelos de forma diferente para diferentes tipos de modelo.

Para modelos do Account Takeover Insights (ATI), o Amazon Fraud Detector usa somente o valor agregado (um valor calculado pela combinação de um conjunto de variáveis brutas) para gerar a pontuação do modelo. Uma pontuação de -1 é gerada para o primeiro evento de uma nova entidade, indicando um risco desconhecido. Isso ocorre porque, para uma nova entidade, os valores usados para calcular a agregação serão zero ou nulos. O modelo Account Takeeover Insights (ATI) gera pontuações de modelo entre 0 e 1000 para todos os eventos subsequentes para a mesma entidade e para entidades existentes, onde 0 indica baixo risco de fraude e 1000 indica alto risco de fraude. Para modelos ATI, as pontuações do modelo estão diretamente relacionadas à taxa de desafio (CR). Por exemplo, uma pontuação de 500 corresponde a uma taxa de desafio estimada de 5%, enquanto uma pontuação de 900 corresponde a uma taxa de desafio estimada de 0,1%.

Para os modelos Online Fraud Insights (OFI) e Transaction Fraud Insights (TFI), o Amazon Fraud Detector usa tanto o valor agregado (um valor calculado pela combinação de um conjunto de variáveis brutas) quanto o valor bruto (o valor fornecido para a variável) para gerar as pontuações do modelo. As pontuações do modelo podem estar entre 0 e 1000, onde 0 indica baixo risco de fraude e 1000 indica alto risco de fraude. Para os modelos OFI e TFI, as pontuações do modelo estão diretamente relacionadas à taxa de falsos positivos (FPR). Por exemplo, uma pontuação de 600 corresponde a uma taxa estimada de 10% de falsos positivos, enquanto uma pontuação de 900 corresponde a uma taxa estimada de 2% de falsos positivos. A tabela a seguir fornece detalhes de como determinadas pontuações do modelo se correlacionam com as taxas estimadas de falsos positivos.