Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Labels
Eine Beschriftung klassifiziert ein Ereignis als betrügerisch oder legitim. Labels sind Ereignistypen zugeordnet und werden verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen in Amazon Fraud Detector zu trainieren. Wenn Sie planen, entweder ein Online Fraud Insights (OFI) - oder ein Transaction Fraud Insights (TFI) -Modell zu trainieren, müssen mindestens 400 Ereignisse in Ihrem Trainingsdatensatz entweder als betrügerisch oder legitim eingestuft werden. Sie können beliebige Bezeichnungen wie Betrug, legitim, 1 oder 0 verwenden, um Ereignisse in Ihrem Trainingsdatensatz zu klassifizieren. Nach Abschluss der Schulung bewertet das trainierte Modell Ereignisse auf Betrug und klassifiziert anhand dieser Werte Ereignisse als betrügerisch oder legitim.
Sie müssen zuerst die Labels mit den in Ihrem Trainingsdatensatz verwendeten Werten erstellen und dann die Labels dem Ereignistyp zuordnen, der für die Erstellung und das Training Ihres Betrugserkennungsmodells verwendet wird.
