Amazon Fraud Detector non è più aperto a nuovi clienti a partire dal 7 novembre 2025. Per funzionalità simili a Amazon Fraud Detector, esplora Amazon SageMaker AutoGluon, e. AWS WAF

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# Crea una variabile
<a name="create-a-variable"></a>

Puoi creare variabili nella console Amazon Fraud Detector, utilizzando il comando [create-variable](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/create-variable.html), utilizzando o utilizzando [CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html) AWS SDK per Python (Boto3)

## Crea una variabile utilizzando la console Amazon Fraud Detector
<a name="create-a-variable-using-console"></a>

Questo esempio crea due variabili `email_address` e `ip_address` le assegna ai tipi di variabili corrispondenti (`EMAIL_ADDRESS`and`IP_ADDRESS`). Queste variabili vengono utilizzate come esempi. Se state creando variabili da utilizzare per l'addestramento del modello, utilizzate le variabili del set di dati appropriate per il vostro caso d'uso. Assicurati di leggere le informazioni [Tipi di variabili](variables.md#variable-types) e [Arricchimenti variabili](variables.md#variable-enrichments) prima di creare le variabili.

**Per creare una variabile,**

1. Apri la [Console di gestione AWS](https://console.aws.amazon.com/) e accedi all’account. 

1. **Accedi ad Amazon Fraud Detector, scegli **Variabili** nella barra di navigazione a sinistra, quindi scegli Crea.**

1. Nella pagina **Nuova variabile**, inserisci `email_address` come nome della variabile. Facoltativamente, inserire una descrizione della variabile.

1. Nel **Tipo di variabile**, scegli **Indirizzo e-mail**.

1. Amazon Fraud Detector seleziona automaticamente il tipo di dati per questo tipo di variabile perché questo tipo di variabile è predefinito. Se alla variabile non viene assegnato automaticamente un tipo di variabile, seleziona un tipo di variabile dall'elenco. Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di variabili](variables.md#variable-types). 

1. Se desideri fornire un valore predefinito per la variabile, seleziona **Definisci un valore predefinito personalizzato** e inserisci un valore predefinito per la variabile. Salta questo passaggio se stai seguendo questo esempio. 

1. Scegli **Create** (Crea).

1. Nella pagina di panoramica **email\$1address**, conferma i dettagli della variabile che hai appena creato.

   Se devi aggiornare, scegli **Modifica** e fornisci gli aggiornamenti. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).

1. Ripeti il processo per creare un'altra variabile `ip_address` e scegli **Indirizzo IP** per il tipo di variabile.

1. La pagina **Variabili** mostra le variabili appena create.

**Importante**  
Ti consigliamo di creare tutte le variabili che desideri dal tuo set di dati. In un secondo momento, al momento della creazione del tipo di evento, potete decidere quali variabili includere per addestrare il modello a rilevare le frodi e generare rilevazioni di frodi.

## Create una variabile utilizzando il AWS SDK per Python (Boto3)
<a name="create-a-variable-using-the-aws-python-sdk"></a>

L'esempio seguente mostra le richieste per l'[CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html)API. L'esempio crea due variabili `email_address` e`ip_address`, e le assegna ai tipi di variabili corrispondenti (`EMAIL_ADDRESS`and`IP_ADDRESS`). 

Queste variabili vengono utilizzate come esempi. Se state creando variabili da utilizzare per l'addestramento del modello, utilizzate le variabili del set di dati appropriate per il vostro caso d'uso. Assicurati di leggere le informazioni [Tipi di variabili](variables.md#variable-types) e [Arricchimenti variabili](variables.md#variable-enrichments) prima di creare le variabili.

Assicurati di specificare una fonte variabile. Aiuta a identificare da dove viene derivato il valore della variabile. Se la fonte della variabile è **EVENT**, il valore della variabile viene inviato come parte della [GetEventPrediction](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_GetEventPrediction.html)richiesta. Se il valore della variabile è`MODEL_SCORE`, viene popolata da un Amazon Fraud Detector. Se`EXTERNAL_MODEL_SCORE`, il valore della variabile viene compilato da un modello di intelligenza artificiale importato SageMaker . 

```
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>'
     )
```