標籤會將事件分類為詐騙或合法。標籤與事件類型相關聯，並用於訓練 Amazon Fraud Detector 中的機器學習模型。如果您打算訓練線上詐騙洞見 (OFI) 或交易詐騙洞見 (TFI) 模型，則訓練資料集中至少 400 個事件必須分類為詐欺或合法。您可以使用任何標籤，例如詐騙、正當、1 或 0 來分類訓練資料集中的事件。訓練完成後，訓練模型會評估事件是否發生詐騙，並使用這些值將事件分類為詐騙或合法。

您必須先使用訓練資料集中使用的值建立標籤，然後將標籤與用於建置和訓練詐騙偵測模型的事件類型建立關聯。