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創建一個變量
您可以使用建立變數命令，在 Amazon 詐騙偵測器主控台中建立變
使用 Amazon 詐騙偵測器主控台建立變數
此範例會建立兩個變數，email_address和ip_address，並將它們指派給對應的變數類型 (EMAIL_ADDRESS和IP_ADDRESS)。這些變數可作為範例使用。如果您要建立用於模型訓練的變數，請使用資料集中適合您使用案例的變數。確保在創建變量變數豐富之前閱讀有關以變數類型及更多內容。
若要建立變數，
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開啟AWS管理主控台
並登入您的帳戶。 -
導覽至 Amazon 詐騙偵測器，在左側導覽中選擇「變數」，然後選擇「建立」。
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在 [新變數] 頁面中
email_address，輸入變數名稱。選擇性地輸入變數的說明。 -
在變數類型中，選擇 [電子郵件地址]。
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Amazon 詐騙偵測器會自動選取此變數類型的資料類型，因為此變數類型已預先定義。如果您的變數未自動指派變數類型，請從清單中選取變數類型。如需詳細資訊，請參閱變數類型。
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如果您要為變數提供預設值，請選取「定義自訂預設值」，然後輸入變數的預設值。如果您正在遵循此範例，請略過此步驟。
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選擇 建立 。
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在 email_address 概述頁面中，確認您剛剛創建的變量的詳細信息。
如果您需要更新，請選擇 [編輯] 並提供更新。選擇 Save changes (儲存變更)。
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重複此程序以建立另一個變數，
ip_address並為變數類型選擇 IP 位址。 -
「變數」頁面會顯示新建立的變數。
重要
我們建議您從資料集建立任意數量的變數。您可以稍後在建立事件類型時決定要包含哪些變數，以訓練模型以偵測詐騙並產生詐騙偵測。
使用建立變數 AWS SDK for Python (Boto3)
下列範例顯示 CreateVariableAPI 的要求。此範例會建立兩個變數，email_address和ip_address，並將它們指派給對應的變數類型 (EMAIL_ADDRESS和IP_ADDRESS)。
這些變數可作為範例使用。如果您要建立用於模型訓練的變數，請使用資料集中適合您使用案例的變數。確保在創建變量變數豐富之前閱讀有關以變數類型及更多內容。
請務必指定變數來源。它有助於識別變量值的派生位置。如果變數來源為 EVENT，則會將變數值做為GetEventPrediction要求的一部分傳送。如果變數值為MODEL_SCORE，則會由 Amazon 詐騙偵測器填入。如果EXTERNAL_MODEL_SCORE，則會由匯入的SageMaker模型填入變數值。
import boto3 fraudDetector = boto3.client('frauddetector') #Create variable email_address fraudDetector.create_variable( name = 'email_address', variableType = 'EMAIL_ADDRESS', dataSource = 'EVENT', dataType = 'STRING', defaultValue = '<unknown>' ) #Create variable ip_address fraudDetector.create_variable( name = 'ip_address', variableType = 'IP_ADDRESS', dataSource = 'EVENT', dataType = 'STRING', defaultValue = '<unknown>' )
