O Amazon Fraud Detector não está mais aberto a novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025. Para recursos semelhantes ao Amazon Fraud Detector SageMaker, explore Amazon AutoGluon, AWS WAF e.

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# Crie uma variável
<a name="create-a-variable"></a>

Você pode criar variáveis no console do Amazon Fraud Detector usando o comando [create-variable](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/create-variable.html), usando o ou usando o [CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html) AWS SDK para Python (Boto3)

## Crie uma variável usando o console do Amazon Fraud Detector
<a name="create-a-variable-using-console"></a>

Este exemplo cria duas variáveis `email_address` e `ip_address` as atribui aos tipos de variáveis correspondentes (`EMAIL_ADDRESS`e`IP_ADDRESS`). Essas variáveis são usadas como exemplos. Se você estiver criando variáveis para usar no treinamento do modelo, use as variáveis do seu conjunto de dados que sejam apropriadas para seu caso de uso. Não deixe de ler sobre [Tipos de variáveis](variables.md#variable-types) e [Enriquecimentos variáveis](variables.md#variable-enrichments) antes de criar suas variáveis.

**Para criar uma variável,**

1. Abra o [Console de Gerenciamento da AWS](https://console.aws.amazon.com/) e faça login em sua conta. 

1. Navegue até o Amazon Fraud Detector, escolha **Variáveis** no painel de navegação à esquerda e escolha **Criar**.

1. Na página **Nova variável**, insira `email_address` como nome da variável. Opcionalmente, insira uma descrição da variável.

1. No **Tipo de variável**, escolha **Endereço de e-mail**.

1. O Amazon Fraud Detector seleciona automaticamente o tipo de dados para esse tipo de variável porque esse tipo de variável é predefinido. Se o tipo de variável não for atribuído automaticamente à sua variável, selecione um tipo de variável na lista. Para obter mais informações, consulte [Tipos de variáveis](variables.md#variable-types). 

1. Se você quiser fornecer um valor padrão para sua variável, selecione **Definir um valor padrão personalizado** e insira um valor padrão para sua variável. Ignore esta etapa se você estiver seguindo este exemplo. 

1. Escolha **Criar**.

1. Na página de visão geral do **endereço de e-mail**, confirme os detalhes da variável que você acabou de criar.

   Se precisar atualizar, escolha **Editar** e forneça as atualizações. Escolha **Salvar alterações**.

1. Repita o processo para criar outra variável `ip_address` e escolha **Endereço IP** para o tipo de variável.

1. A página **Variáveis** mostra as variáveis recém-criadas.

**Importante**  
Recomendamos que você crie quantas variáveis quiser do seu conjunto de dados. Você pode decidir posteriormente, ao criar seu tipo de evento, quais variáveis deseja incluir para treinar seu modelo para detectar fraudes e gerar detecções de fraudes.

## Crie uma variável usando o AWS SDK para Python (Boto3)
<a name="create-a-variable-using-the-aws-python-sdk"></a>

O exemplo a seguir mostra as solicitações da [CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html)API. O exemplo cria duas variáveis `email_address` e `ip_address` as atribui aos tipos de variáveis correspondentes (`EMAIL_ADDRESS`e`IP_ADDRESS`). 

Essas variáveis são usadas como exemplos. Se você estiver criando variáveis para usar no treinamento do modelo, use as variáveis do seu conjunto de dados que sejam apropriadas para seu caso de uso. Não deixe de ler sobre [Tipos de variáveis](variables.md#variable-types) e [Enriquecimentos variáveis](variables.md#variable-enrichments) antes de criar suas variáveis.

Certifique-se de especificar uma fonte variável. Isso ajuda a identificar de onde o valor da variável é derivado. Se a fonte da variável for **EVENT**, o valor da variável será enviado como parte da [GetEventPrediction](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_GetEventPrediction.html)solicitação. Se o valor da variável for`MODEL_SCORE`, ela será preenchida por um Amazon Fraud Detector. Se`EXTERNAL_MODEL_SCORE`, o valor da variável for preenchido por um modelo de SageMaker IA importado. 

```
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>'
     )
```