截至 2025 年 11 月 7 日，亚马逊 Fraud Detector 不再向新客户开放。要获得与 Amazon Fraud Detector 类似的功能 SageMaker，请浏览亚马逊 AutoGluon、和 AWS WAF。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 创建事件类型
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在创建欺诈检测模型之前，必须先创建事件类型。创建事件类型涉及定义您的业务活动（事件），以评估是否存在欺诈行为。定义事件包括识别数据集中用于欺诈评估的事件变量、指定发起事件的实体以及对事件进行分类的标签。

**创建事件类型的先决条件**

在开始创建事件类型之前，请确保您已完成以下操作：
+ 使用该[数据模型浏览器](create-event-dataset.md#data-models-explorer)工具深入了解 Amazon Fraud Detector 创建欺诈检测模型所需的数据元素。
+ 使用您从数据模型浏览器中获得的见解来创建事件数据集，并将您的数据集上传到 Amazon S3 存储桶。
+ 已创建 [变量](variables.md)[实体](entity.md)，[标签](labels.md)你想让 Amazon Fraud Detector 用于为此事件创建欺诈检测模型。确保事件数据集中包含您创建的变量、实体类型和标签。

您可以在 Amazon Fraud Detector 控制台中使用 API、使用或使用 AWS 软件开发工具包创建您的事件类型。 AWS CLI

## 在 Amazon Fraud Detector 控制台中创建事件类型
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**要创建事件类型，**

1. 打开 [AWS 管理控制台](https://console.aws.amazon.com/)，登录您的账户。导航至 Amazon Fraud Detector。

1. 在左侧导航窗格中，选择**事件**。

1. 在**事件类型**页面中，选择**创建**。

1. 在 “**事件类型详情” 下，**

   1. 在 “**名称**” 中，输入您的活动名称。

   1. （可选）在 “**描述**” 中输入描述。

   1. 在**实体**中，选择您为活动创建的实体类型。

1. 在 “**事件变量**” 下，

   1. 在 **“选择如何定义此事件的变量”** 中，
     + 如果您已经为此事件创建了事件变量，请选择**从变量列表中选择变****量，然后在变量**中选择为此事件创建的变量。
     + 如果您尚未为此事件创建变量，请**选择从训练数据集中选择变量**，
       + 在 **IAM 角色**中，选择您希望 Amazon Fraud Detector 用来访问包含您的数据集的 Amazon S3 存储桶的 IAM 角色
       + 在**数据位置**中，输入数据集位置的路径。使用类似于以下内容的`S3 URI`路径:`S3://your-bucket-name/example dataset filename.csv`.
       + 选择**上传**。
       + 在 “**变量**” 下，将显示 Amazon Fraud Detector 从您的数据集文件中提取的所有事件变量名称。

         如果您希望包含用于检测欺诈的变量，请在**变量类型**中选择变量类型。选择 **Rem** ove 可删除用于欺诈检测的变量。对列表中的每个变量重复此步骤。

1. 在 “**标签”（可选）**下的 “**标签**” 中，选择您为此事件创建的标签。请务必为欺诈和合法事件分别选择一个标签。

1. 如果您想为此事件设置自动下游处理，请在 “**使用亚马逊进行事件编排 EventBridge -可选**” 下，打开 “**启用亚马逊的事件编排**”。 EventBridge有关事件编排的更多信息，请参阅[活动编排](event-orchestration.md)。
**注意**  
您也可以在创建事件类型后稍后启用事件编排。

1. 选择**创建事件类型**。

## 使用创建事件类型 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK
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以下示例显示了对 `PutEventType` API 的请求示例。该示例假设您已经创建了变量`ip_address``legit`和`email_address``fraud`、标签和以及实体类型`sample_customer`。有关如何创建这些资源的信息，请参阅[资源](create-resources.md)。

**注意**  
在将变量、实体类型和标签添加到事件类型之前，必须先创建它们。

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

fraudDetector.put_event_type (
name = 'sample_registration',
eventVariables = ['ip_address', 'email_address'],
labels = ['legit', 'fraud'],
entityTypes = ['sample_customer'])
```