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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# Cree un tipo de entidad
<a name="create-an-entity-type"></a>

Puede crear un tipo de entidad en la consola de Amazon Fraud Detector mediante el [put-entity-type](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/put-entity-type.html)comando, la [PutEntityType](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_PutEntityType.html)API o la AWS SDK para Python (Boto3). En los ejemplos siguientes se crea un tipo de entidad `customer` en la consola de Amazon Fraud Detector y se utiliza el SDK para Python (Boto3). Si va a crear un tipo de entidad para asociarlo a un tipo de evento para entrenar un modelo de detección de fraudes, utilice el tipo de entidad de su conjunto de datos de eventos que sea adecuado para su caso de uso. 

## Cree un tipo de entidad mediante la consola de Amazon Fraud Detector
<a name="create-an-entity-type-using-console"></a>

**Para crear un tipo de entidad,**

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 **Entidades** en el menú de navegación de la izquierda y, a continuación, selecciona **Crear**.

1. En la página **Crear entidad**, introduce **cliente** como nombre del tipo de entidad. Si lo desea, introduzca una descripción de la entidad.

1. Seleccione **Create entity (Crear entidad)**.

## Cree un tipo de entidad mediante AWS SDK para Python (Boto3)
<a name="create-an-entity-type-using-the-aws-python-sdk"></a>

El siguiente ejemplo AWS SDK para Python (Boto3) de código usa la `PutEntityType` API para crear un tipo de entidad`customer`. Si va a crear un tipo de entidad para asociarlo a un tipo de evento para entrenar un modelo de detección de fraudes, utilice la entidad de su conjunto de datos de eventos que sea adecuada para su caso de uso. 

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

fraudDetector.put_entity_type(
name = 'customer',
description = 'customer'
)
```