Amazon Fraud Detector ist seit dem 7. November 2025 nicht mehr für Neukunden geöffnet. Funktionen, die Amazon Fraud Detector ähneln, finden Sie SageMaker unter Amazon AutoGluon, und AWS WAF.

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# Etikett erstellen
<a name="create-a-label"></a>

Sie können Labels in der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole mit dem Befehl [put-label](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/put-label.html), mit der [PutLabel](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_PutLabel.html)API oder mit dem erstellen. AWS SDK für Python (Boto3)

## Erstellen Sie ein Etikett mit der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole
<a name="create-a-label-console"></a>

**Um Labels zu erstellen,**

1. Öffnen Sie die [AWS -Management-Konsole](https://console.aws.amazon.com/) und melden Sie sich bei Ihrem Konto an. 

1. Navigieren Sie zu Amazon Fraud Detector, wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Labels** und dann **Create** aus.

1. Geben Sie auf der Seite „**Etikett erstellen**“ Ihren Labelnamen für ein betrügerisches Ereignis als Labelnamen ein. Der Name des Labels muss dem Etikett entsprechen, das für betrügerische Aktivitäten in Ihrem Trainingsdatensatz steht. Geben Sie optional eine Beschreibung des Labels ein.

1. Wählen Sie „**Label erstellen**“.

1. Erstellen Sie ein zweites Label und geben Sie einen Labelnamen für ein legitimes Ereignis ein. Stellen Sie sicher, dass der Labelname dem Wert entspricht, der die legitime Aktivität in Ihrem Trainingsdatensatz darstellt.

## Erstellen Sie ein Label mit dem AWS SDK für Python (Boto3)
<a name="create-a-label-using-the-aws-python-sdk"></a>

Der folgende AWS SDK für Python (Boto3) Beispielcode erstellt mithilfe der [PutLabel](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_PutLabel.html)API zwei Labels (Betrug, Legitim). Nachdem Sie die Labels erstellt haben, können Sie sie einem Ereignistyp hinzufügen, um bestimmte Ereignisse zu klassifizieren.

```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.put_label(
name = 'fraud',
description = 'label for fraud events'
)

fraudDetector.put_label(
name = 'legit',
description = 'label for legitimate events'
)
```