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Stapelvoraussagen
Sie können einen Job mit Batch-Prognosen in Amazon Fraud Detector verwenden, um Vorhersagen für eine Reihe von Ereignissen zu erhalten, für die keine Echtzeitbewertung erforderlich ist. Sie könnten beispielsweise einen Job mit Batch-Prognosen erstellen proof-of-concept, um ihn offline durchzuführen oder um das Risiko von Ereignissen im Nachhinein stündlich, täglich oder wöchentlich zu bewerten.
Sie können einen Batch-Vorhersagejob mit der Amazon Fraud Detector-Konsole
Themen
Wie funktionieren Batch-Vorhersagen
Der CreateBatchPredictionJob API-Vorgang verwendet eine angegebene Detektorversion, um Vorhersagen auf der Grundlage von Daten zu treffen, die in einer CSV-Eingabedatei bereitgestellt werden, die sich in einem Amazon S3 S3-Bucket befindet. Die API gibt dann die resultierende CSV-Datei an einen S3-Bucket zurück.
Batch-Vorhersagejobs berechnen Modellwerte und Prognoseergebnisse auf die gleiche Weise wie bei der GetEventPrediction Operation. Ähnlich GetEventPrediction wie beim Erstellen eines Auftrags mit Batch-Prognosen erstellen Sie zunächst einen Ereignistyp, trainieren optional ein Modell und erstellen dann eine Detektorversion, die die Ereignisse in Ihrem Batch-Job auswertet.
Die Preisgestaltung für Risikobewertungen von Ereignissen, die durch Batch-Vorhersagejobs ausgewertet werden, entspricht der Preisgestaltung für die von der GetEventPrediction API erstellten Bewertungen. Einzelheiten finden Sie unter Amazon Fraud Detector — Preise
Sie können jeweils nur einen Batch-Vorhersagejob ausführen.
Eingabe- und Ausgabedateien
Die CSV-Eingabedatei sollte Header enthalten, die dem Ereignistyp entsprechen, der der ausgewählten Detektorversion zugeordnet ist. Die maximale Größe der Eingabedatendatei beträgt 1 GB. Die Anzahl der Ereignisse hängt von Ihrer Veranstaltungsgröße ab.
Amazon Fraud Detector erstellt die Ausgabedatei in demselben Bucket wie die Eingabedatei, sofern Sie keinen separaten Speicherort für die Ausgabedaten angeben. Die Ausgabedatei enthält die Originaldaten aus der Eingabedatei und die folgenden angehängten Spalten:
MODEL_SCORES— Detailliert die Modellwerte für das Ereignis aus jedem Modell, das der ausgewählten Detektorversion zugeordnet ist.OUTCOMES— Detailliert die Ergebnisse der Ereignisse, die anhand der ausgewählten Detektorversion und ihrer Regeln bewertet wurden.STATUS— Gibt an, ob das Ereignis erfolgreich ausgewertet wurde. Wenn das Ereignis nicht erfolgreich ausgewertet wurde, zeigt diese Spalte einen Ursachencode für den Fehler.-
RULE_RESULTS— Eine Liste aller Regeln, die übereinstimmten, basierend auf dem Regelausführungsmodus.
Batch-Vorhersagen abrufen
Bei den folgenden Schritten wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Ereignistyp erstellt, ein Modell mit diesem Ereignistyp trainiert (optional) und eine Detektorversion für diesen Ereignistyp erstellt haben.
Um eine Batch-Vorhersage zu erhalten
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Melden Sie sich bei der an AWS Management Console und öffnen Sie die Amazon Fraud Detector Detector-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/frauddetector
. -
Wählen Sie im linken Navigationsbereich der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole Batch Predictions und dann New Batch Prediction aus.
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Geben Sie Job Jobname einen Namen für Ihren Batchvorhersage-Job ein. Wenn Sie keinen Namen angeben, generiert Amazon Fraud Detector nach dem Zufallsprinzip einen Jobnamen.
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Wählen Sie in Detector den Detektor für diese Batch-Vorhersage aus.
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Wählen Sie unter Detector-Version die Detektorversion für diese Batch-Vorhersage aus. Sie können eine Detektorversion mit einem beliebigen Status auswählen. Wenn Ihr Melder eine Melderversion im
ActiveStatus hat, wird diese Version automatisch ausgewählt, aber Sie können diese Auswahl bei Bedarf auch ändern. -
Wählen oder erstellen Sie unter IAM-Rolle eine Rolle, die Lese- und Schreibzugriff auf Ihre Amazon S3 S3-Eingabe- und Ausgabe-Buckets hat. Weitere Informationen finden Sie unter Hinweise zu IAM-Rollen.
Um Batch-Vorhersagen zu erhalten, muss die IAM-Rolle, die den
CreateBatchPredictionJobVorgang aufruft, über Leseberechtigungen für Ihren S3-Eingabe-Bucket und über Schreibberechtigungen für Ihren S3-Ausgabe-Bucket verfügen. Weitere Informationen zu Bucket-Berechtigungen finden Sie unter Beispiele für Benutzerrichtlinien im Amazon S3 S3-Benutzerhandbuch. -
Geben Sie unter Speicherort der Eingabedaten den Amazon S3 S3-Speicherort Ihrer Eingabedaten an. Wenn Sie die Ausgabedatei in einem anderen S3-Bucket haben möchten, wählen Sie Separater Datenspeicherort für die Ausgabe und geben Sie den Amazon S3 S3-Speicherort für Ihre Ausgabedaten an.
(Optional) Erstellen Sie Tags für Ihren Job zur Batch-Vorhersage.
Wählen Sie Starten.
Amazon Fraud Detector erstellt den Auftrag zur Batchvorhersage, und der Status des Jobs ist
In progress. Die Verarbeitungszeiten für Batchvorhersage-Jobs hängen von der Anzahl der Ereignisse und der Konfiguration Ihrer Detektorversion ab.
Um einen laufenden Batch-Vorhersageauftrag zu beenden, rufen Sie die Detailseite des Batch-Vorhersage-Jobs auf, wählen Sie Aktionen und dann Batch-Vorhersage beenden aus. Wenn Sie einen Batchvorhersagejob beenden, erhalten Sie keine Ergebnisse für den Job.
Wenn sich der Status des Batch-Vorhersage-Jobs auf ändertComplete, können Sie die Ausgabe des Jobs aus dem dafür vorgesehenen Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket abrufen. Der Name der Ausgabedatei hat das Formatbatch prediction job name_file creation
timestamp_output.csv. Die Ausgabedatei eines Jobs mybatchjob heißt beispielsweisemybatchjob_
1611170650_output.csv.
Um nach bestimmten Ereignissen zu suchen, die durch einen Batch-Vorhersagejob ausgewertet wurden, wählen Sie im linken Navigationsbereich der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole die Option Frühere Prognosen durchsuchen aus.
Um einen abgeschlossenen Batch-Vorhersage-Job zu löschen, gehen Sie zur Detailseite des Batch-Vorhersage-Jobs, wählen Sie Aktionen und dann Batch-Vorhersage löschen.
Hinweise zu IAM-Rollen
Um Batch-Vorhersagen zu erhalten, muss die IAM-Rolle, die den CreateBatchPredictionJobVorgang aufruft, über Leseberechtigungen für Ihren S3-Eingabe-Bucket und über Schreibberechtigungen für Ihren S3-Ausgabe-Bucket verfügen. Weitere Informationen zu Bucket-Berechtigungen finden Sie unter Beispiele für Benutzerrichtlinien im Amazon S3 S3-Benutzerhandbuch. In der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole haben Sie drei Möglichkeiten, eine IAM-Rolle für Batch Predictions auszuwählen:
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Erstellen Sie eine Rolle, wenn Sie einen neuen Batch Prediction Job erstellen.
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Wählen Sie eine bestehende IAM-Rolle aus, die Sie zuvor in der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole erstellt haben. Stellen Sie sicher, dass Sie der Rolle die
S3:PutObjectBerechtigung hinzufügen, bevor Sie diesen Schritt ausführen. -
Geben Sie einen benutzerdefinierten ARN für eine zuvor erstellte IAM-Rolle ein.
Wenn Sie im Zusammenhang mit Ihrer IAM-Rolle eine Fehlermeldung erhalten, überprüfen Sie Folgendes:
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Ihre Amazon S3 S3-Eingangs- und Ausgangs-Buckets befinden sich in derselben Region wie Ihr Detektor.
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Die von Ihnen verwendete IAM-Rolle hat die
s3:GetObjectBerechtigung für Ihren S3-Eingabe-Bucket und dies3:PutObjectBerechtigung für Ihren S3-Ausgabe-Bucket. -
Die von Ihnen verwendete IAM-Rolle hat eine Vertrauensrichtlinie für den Dienstprinzipal.
frauddetector.amazonaws.com
Holen Sie sich Betrugsprognosen im Batch-Modus mit dem AWS SDK für Python (Boto3)
Das folgende Beispiel zeigt eine Beispielanforderung für die CreateBatchPredictionJobAPI. Ein Batch-Vorhersagejob muss die folgenden vorhandenen Ressourcen enthalten: Detektor, Detektorversion und Ereignistypname. Im folgenden Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie einen Ereignistypsample_registration, einen Detektor sample_detector und eine Detektorversion erstellt haben1.
import boto3 fraudDetector = boto3.client('frauddetector') fraudDetector.create_batch_prediction_job ( jobId = 'sample_batch', inputPath = 's3://bucket_name/input_file_name.csv', outputPath = 's3://bucket_name/', eventTypeName = 'sample_registration', detectorName = 'sample_detector', detectorVersion = '1', iamRoleArn = 'arn:aws:iam::**:role/service-role/AmazonFraudDetector-DataAccessRole-**' )
