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Predicciones por lotes
Puede utilizar un trabajo de predicción por lotes en Amazon Fraud Detector para obtener predicciones para un conjunto de eventos que no requieren puntuación en tiempo real. Por ejemplo, puede crear un trabajo de predicciones por lotes para realizarlo sin conexión proof-of-concept o para evaluar retrospectivamente el riesgo de que se produzcan eventos cada hora, día o semana.
Puede crear un trabajo de predicción de lotes mediante la consola de Amazon Fraud Detector
Temas
Cómo funcionan las predicciones por lotes
La operación de la CreateBatchPredictionJob API utiliza una versión de detector específica para realizar predicciones en función de los datos proporcionados en un archivo CSV de entrada que se encuentra en un bucket de Amazon S3. A continuación, la API devuelve el archivo CSV resultante a un bucket de S3.
Los trabajos de predicción por lotes calculan las puntuaciones del modelo y los resultados de la predicción de la misma manera que la GetEventPrediction operación. De forma similarGetEventPrediction, para crear un trabajo de predicciones por lotes, primero se crea un tipo de evento, si lo desea, se entrena un modelo y, a continuación, se crea una versión del detector que evalúa los eventos del trabajo por lotes.
El precio de las puntuaciones de riesgo de eventos evaluadas por los trabajos de predicción por lotes es el mismo que el precio de las puntuaciones creadas por la GetEventPrediction API. Para obtener más información, consulta los precios de Amazon Fraud Detector
Solo puede ejecutar un trabajo de predicción por lotes a la vez.
Archivos de entrada y salida
El archivo CSV de entrada debe contener encabezados que coincidan con el tipo de evento asociado a la versión del detector seleccionada. El tamaño máximo del archivo de datos de entrada es de 1 GB. La cantidad de eventos variará según el tamaño del evento.
Amazon Fraud Detector crea el archivo de salida en el mismo depósito que el archivo de entrada, a menos que especifiques una ubicación diferente para los datos de salida. El archivo de salida contiene los datos originales del archivo de entrada y las siguientes columnas anexas:
MODEL_SCORES— Detalla las puntuaciones del modelo para el evento de cada modelo asociado a la versión del detector seleccionada.OUTCOMES— Detalla los resultados del evento evaluados por la versión del detector seleccionada y sus reglas.STATUS— Indica si el evento se evaluó correctamente. Si el evento no se evaluó correctamente, en esta columna se muestra un código de motivo del error.-
RULE_RESULTS— Una lista de todas las reglas que coincidieron, en función del modo de ejecución de la regla.
Obtener predicciones por lotes
En los siguientes pasos se supone que ya ha creado un tipo de evento, ha entrenado un modelo con ese tipo de evento (opcional) y ha creado una versión de detector para ese tipo de evento.
Para obtener una predicción por lotes
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Inicia sesión en la consola de Amazon Fraud Detector AWS Management Console y ábrela en https://console.aws.amazon.com/frauddetect.
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En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, selecciona Batch Predictions y, a continuación, elige New batch prediction.
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En Nombre del trabajo, especifique un nombre para su trabajo de predicción por lotes. Si no especificas un nombre, Amazon Fraud Detector generará un nombre de trabajo de forma aleatoria.
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En Detector, elige el detector para la predicción de este lote.
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En la versión Detector, elija la versión del detector para esta predicción por lotes. Puede elegir una versión del detector en cualquier estado. Si su detector tiene una versión de detector en
Activeestado, esa versión se selecciona automáticamente, pero también puede cambiar esta selección si es necesario. -
En el rol de IAM, elija o cree un rol que tenga acceso de lectura y escritura a sus buckets de Amazon S3 de entrada y salida. Para obtener más información, consulta Guía sobre las funciones de IAM.
Para obtener predicciones por lotes, la función de IAM que invoca la
CreateBatchPredictionJoboperación debe tener permisos de lectura en el bucket de S3 de entrada y permisos de escritura en el bucket de S3 de salida. Para obtener más información sobre los permisos de bucket, consulte los ejemplos de políticas de usuario en la Guía del usuario de Amazon S3. -
En Ubicación de datos de entrada, especifique la ubicación en Amazon S3 de los datos de entrada. Si desea que el archivo de salida esté en un bucket de S3 diferente, seleccione Separar ubicación de datos para la salida y proporcione la ubicación de Amazon S3 para los datos de salida.
(Opcional) Cree etiquetas para su trabajo de predicción por lotes.
Elija Iniciar.
Amazon Fraud Detector crea el trabajo de predicción de lotes y el estado del trabajo es
In progress. Los tiempos de procesamiento de los trabajos de predicción por lotes varían según la cantidad de eventos y la configuración de la versión del detector.
Para detener un trabajo de predicción por lotes que está en curso, vaya a la página de detalles del trabajo de predicción por lotes, elija Acciones y, a continuación, elija Detener la predicción por lotes. Si detiene un trabajo de predicción por lotes, no recibirá ningún resultado del trabajo.
Cuando el estado del trabajo de predicción de lotes cambie aComplete, podrá recuperar el resultado del trabajo del bucket de Amazon S3 de salida designado. El nombre del archivo de salida está en el formatobatch prediction job name_file creation
timestamp_output.csv. Por ejemplo, el archivo de salida de un trabajo llamado mybatchjob esmybatchjob_
1611170650_output.csv.
Para buscar eventos específicos evaluados por un trabajo de predicción por lotes, en el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, selecciona Buscar predicciones anteriores.
Para eliminar un trabajo de predicción por lotes que se haya completado, vaya a la página de detalles del trabajo de predicción por lotes, seleccione Acciones y, a continuación, elija Eliminar predicción por lotes.
Guía sobre las funciones de IAM
Para obtener predicciones por lotes, la función de IAM que invoca la CreateBatchPredictionJoboperación debe tener permisos de lectura en el depósito de S3 de entrada y permisos de escritura en el depósito de S3 de salida. Para obtener más información sobre los permisos de bucket, consulte los ejemplos de políticas de usuario en la Guía del usuario de Amazon S3. En la consola de Amazon Fraud Detector, tiene tres opciones para seleccionar un rol de IAM para Batch Predictions:
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Cree un rol al crear un nuevo trabajo de predicción de lotes.
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Seleccione un rol de IAM existente que haya creado anteriormente en la consola de Amazon Fraud Detector. Asegúrese de añadir el
S3:PutObjectpermiso al rol antes de realizar este paso. -
Introduzca un ARN personalizado para un rol de IAM creado anteriormente.
Si recibe un error relacionado con su función de IAM, compruebe lo siguiente:
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Los cubos de entrada y salida de Amazon S3 se encuentran en la misma región que el detector.
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El rol de IAM que está utilizando tiene el
s3:GetObjectpermiso para su bucket S3 de entrada y els3:PutObjectpermiso para su bucket S3 de salida. -
El rol de IAM que está utilizando tiene una política de confianza para el principal de servicio.
frauddetector.amazonaws.com
Obtenga predicciones de fraude por lotes utilizando el AWS SDK para Python (Boto3)
En el siguiente ejemplo, se muestra un ejemplo de solicitud para la CreateBatchPredictionJobAPI. Un trabajo de predicción por lotes debe incluir los siguientes recursos existentes: detector, versión del detector y nombre del tipo de evento. En el siguiente ejemplo, se supone que ha creado un tipo de eventosample_registration, un detector sample_detector y una versión del detector1.
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-**' )
