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。

# 对性能指标进行建模
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模型训练完成后，Amazon Fraud Detector 会使用未用于训练模型的数据的 15% 来验证模型性能。您可以期望经过训练的 Amazon Fraud Detector 模型具有与验证绩效指标相似的真实欺诈检测性能。

作为一家企业，您必须在发现更多欺诈行为和给合法客户增加更多摩擦之间取得平衡。为了帮助选择适当的平衡点，Amazon Fraud Detector 提供了以下工具来评估模型性能：
+ **分数分布图** — 模型分数分布的直方图假设示例总数为 100,000 个事件。左 Y 轴代表合法事件，右 Y 轴代表欺诈事件。您可以通过单击图表区域来选择特定的模型阈值。这将更新混淆矩阵和 ROC 图表中的相应视图。
+ **混淆矩阵** — 通过比较模型预测与实际结果，汇总给定分数阈值下的模型精度。Amazon Fraud Detector 假设示例事件数量为 100,000 个。欺诈和合法事件的分布模拟了您企业中的欺诈率。
  + **真正的积极方面** — 模型预测欺诈，而该事件实际上是欺诈。
  + **误报** — 模型预测欺诈，但该事件实际上是合法的。
  + **真正的负面因素** — 模型预测合法，而事件实际上是合法的。
  + **假阴性** — 模型预测是合法的，但该事件实际上是欺诈。
  + **真实阳性率 (TPR)**-模型检测到的欺诈总数的百分比。也称为捕获率。
  + **误报率 (FPR)**-被错误预测为欺诈的合法事件总数的百分比。
+ **接收器运算符曲线 (ROC)**-将真实阳性率绘制为假阳性率与所有可能的模型分数阈值的函数。通过选择 “**高级指标**” 查看此图表。
+ **曲线下方区域 (AUC)**-汇总所有可能的模型分数阈值上的 TPR 和 FPR。没有预测能力的模型的AUC为0.5，而完美模型的分数为1.0。
+ **不确定性范围** — 它显示模型预期的 AUC 范围。范围越大（AUC 的上限和下限差异> 0.1）意味着模型的不确定性越高。如果不确定性范围很大 (>0.1)，请考虑提供更多标记的事件并重新训练模型。

**使用模型性能指标**

1. 从**分数分布**图开始，查看您的欺诈和合法事件的模型分数分布。理想情况下，您将明确区分欺诈和合法事件。这表明模型可以准确识别哪些事件是欺诈性的，哪些是合法的。通过单击图表区域选择模型阈值。您可以看到调整模型分数阈值如何影响您的真阳性和误报率。
**注意**  
分数分布图在两个不同的 Y 轴上绘制了欺诈和合法事件。左 Y 轴代表合法事件，右 Y 轴代表欺诈事件。

1. 查看**混淆矩阵**。根据您选择的模型分数阈值，您可以查看基于 100,000 个事件样本的模拟影响。欺诈和合法事件的分布模拟了您企业中的欺诈率。使用这些信息在真阳性率和误报率之间找到适当的平衡。

1. 要了解更多详细信息，请选择**高级指标**。使用 ROC 图表来了解任何模型分数阈值的真阳性率和误报率之间的关系。ROC 曲线可以帮助你微调真阳性率和误报率之间的权衡。
**注意**  
**您也可以通过选择 “表格” 来查看表格形式的指标。**  
表格视图还显示指标**精度**。**精确度**是指正确预测为欺诈事件的欺诈事件与所有预测为欺诈事件的百分比。

1. 根据您的目标和欺诈检测用例，使用绩效指标为您的企业确定最佳模型阈值。例如，如果您计划使用该模型将新账户注册分为高、中或低风险，则需要确定两个阈值分数，这样您就可以起草三个规则条件，如下所示：
   + 分数 > X 为高风险
   + 分数 < X but > Y 为中等风险
   + 分数 < Y 表示风险较低