Amazon Fraud Detector tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru per 7 November 2025. Untuk kemampuan yang mirip dengan Amazon Fraud Detector, jelajahi Amazon SageMaker AutoGluon,, dan AWS WAF.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Buat variabel
<a name="create-a-variable"></a>

Anda dapat membuat variabel di konsol Amazon Fraud Detector, menggunakan perintah [create-variable](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/create-variable.html), menggunakan, atau menggunakan [CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html) AWS SDK untuk Python (Boto3)

## Buat variabel menggunakan konsol Amazon Fraud Detector
<a name="create-a-variable-using-console"></a>

Contoh ini menciptakan dua variabel, `email_address` dan`ip_address`, dan menetapkan mereka untuk jenis variabel yang sesuai (`EMAIL_ADDRESS`dan`IP_ADDRESS`). Variabel-variabel ini digunakan sebagai contoh. Jika Anda membuat variabel yang akan digunakan untuk pelatihan model Anda, gunakan variabel dari kumpulan data Anda yang sesuai untuk kasus penggunaan Anda. Pastikan untuk membaca tentang [Jenis variabel](variables.md#variable-types) dan [Pengayaan variabel](variables.md#variable-enrichments) sebelum Anda membuat variabel Anda.

**Untuk membuat variabel,**

1. Buka [Konsol AWS Manajemen](https://console.aws.amazon.com/) dan masuk ke akun Anda. 

1. Arahkan ke Amazon Fraud Detector, pilih **Variabel** di navigasi kiri, lalu pilih **Buat**.

1. Di halaman **variabel Baru**, masukkan `email_address` sebagai nama variabel. Secara opsional, masukkan deskripsi variabel.

1. Dalam **Variable type**, pilih **Email Address**.

1. Amazon Fraud Detector secara otomatis memilih tipe data untuk tipe variabel ini karena tipe variabel ini telah ditentukan sebelumnya. Jika variabel Anda tidak secara otomatis ditetapkan tipe variabel, pilih jenis variabel dari daftar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Jenis variabel](variables.md#variable-types). 

1. Jika Anda ingin memberikan nilai default untuk variabel Anda, pilih **Tentukan nilai default kustom** dan masukkan nilai default untuk variabel Anda. Lewati langkah ini jika Anda mengikuti contoh ini. 

1. Pilih **Buat**.

1. Di halaman ikhtisar **email\$1address**, konfirmasikan detail variabel yang baru saja Anda buat.

   Jika Anda perlu memperbarui, pilih **Edit** dan berikan pembaruan. Pilih **Simpan perubahan**.

1. Ulangi proses untuk membuat variabel lain `ip_address` dan pilih **Alamat IP** untuk tipe variabel.

1. Halaman **Variabel** menunjukkan variabel yang baru dibuat.

**penting**  
Kami menyarankan Anda membuat variabel sebanyak yang Anda inginkan dari kumpulan data Anda. Anda dapat memutuskan nanti saat membuat jenis acara variabel mana yang ingin Anda sertakan untuk melatih model Anda guna mendeteksi penipuan dan menghasilkan deteksi penipuan.

## Buat variabel menggunakan AWS SDK untuk Python (Boto3)
<a name="create-a-variable-using-the-aws-python-sdk"></a>

Contoh berikut menunjukkan permintaan untuk [CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html)API. Contoh menciptakan dua variabel, `email_address` dan`ip_address`, dan menetapkan mereka untuk jenis variabel yang sesuai (`EMAIL_ADDRESS`dan`IP_ADDRESS`). 

Variabel-variabel ini digunakan sebagai contoh. Jika Anda membuat variabel yang akan digunakan untuk pelatihan model Anda, gunakan variabel dari kumpulan data Anda yang sesuai untuk kasus penggunaan Anda. Pastikan untuk membaca tentang [Jenis variabel](variables.md#variable-types) dan [Pengayaan variabel](variables.md#variable-enrichments) sebelum Anda membuat variabel Anda.

Pastikan untuk menentukan sumber variabel. Ini membantu untuk mengidentifikasi di mana nilai variabel diturunkan. Jika sumber variabel adalah **EVENT**, nilai variabel dikirim sebagai bagian dari [GetEventPrediction](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_GetEventPrediction.html)permintaan. Jika nilai variabelnya`MODEL_SCORE`, itu diisi oleh Amazon Fraud Detector. Jika`EXTERNAL_MODEL_SCORE`, nilai variabel diisi oleh model SageMaker AI yang diimpor. 

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

 #Create variable email_address
   fraudDetector.create_variable(
     name = 'email_address',
     variableType = 'EMAIL_ADDRESS',
     dataSource = 'EVENT',
     dataType = 'STRING',
     defaultValue = '<unknown>'
     )

#Create variable ip_address
   fraudDetector.create_variable(
     name = 'ip_address',
     variableType = 'IP_ADDRESS',
     dataSource = 'EVENT',
     dataType = 'STRING',
     defaultValue = '<unknown>'
     )
```