Amazon Fraud Detector dejará de estar abierto a nuevos clientes a partir del 7 de noviembre de 2025. Para obtener funciones similares a Amazon Fraud Detector, explore Amazon SageMaker, AutoGluon, y AWS WAF.

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# Crea una etiqueta
<a name="create-a-label"></a>

Puedes crear etiquetas en la consola de Amazon Fraud Detector mediante el comando [put-label](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/put-label.html), la [PutLabel](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_PutLabel.html)API o la. AWS SDK para Python (Boto3)

## Crea una etiqueta con la consola de Amazon Fraud Detector
<a name="create-a-label-console"></a>

**Para crear etiquetas,**

1. Inicie sesión en la [Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/) e inicie sesión en su cuenta. 

1. Ve a Amazon Fraud Detector, selecciona **Etiquetas** en el menú de navegación de la izquierda y, a continuación, selecciona **Crear**.

1. En la página **Crear etiqueta**, introduce el nombre de la etiqueta en caso de fraude como nombre de etiqueta. El nombre de la etiqueta debe coincidir con la etiqueta que representa la actividad fraudulenta en tu conjunto de datos de entrenamiento. Si lo desea, introduzca una descripción de la etiqueta.

1. Seleccione **Crear etiqueta**.

1. Crea una segunda etiqueta e introduce un nombre para el evento legítimo. Asegúrate de que el nombre de la etiqueta corresponda al valor que representa la actividad legítima en tu conjunto de datos de entrenamiento.

## Crea una etiqueta con el AWS SDK para Python (Boto3)
<a name="create-a-label-using-the-aws-python-sdk"></a>

El siguiente código de AWS SDK para Python (Boto3) ejemplo crea dos etiquetas (fraudulentas y legítimas) mediante la [PutLabel](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_PutLabel.html)API. Tras crear las etiquetas, puedes añadirlas a un tipo de evento para clasificar eventos específicos.

```
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'
)
```