批次預測 - Amazon Fraud Detector
批次預測的運作方式輸入和輸出檔案取得批次預測 IAM 角色指引使用 取得批次詐騙預測 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

批次預測

您可以使用 Amazon Fraud Detector 中的批次預測任務，以取得一組不需要即時評分的事件的預測。例如，您可以建立批次預測任務來執行離線proof-of-concept，或回溯性評估每小時、每日或每週的事件風險。

您可以使用 Amazon Fraud Detector 主控台建立批次預測任務，或使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 或其中一個 Amazon Fraud Detector SDKs 呼叫 CreateBatchPredictionJob API 操作。

批次預測的運作方式

CreateBatchPredictionJob API 操作使用指定的偵測器版本，根據位於 Amazon S3 儲存貯體的輸入 CSV 檔案中提供的資料進行預測。API 接著會將產生的 CSV 檔案傳回至 S3 儲存貯體。

批次預測任務會以與GetEventPrediction操作相同的方式計算模型分數和預測結果。與 類似GetEventPrediction，若要建立批次預測任務，您會先建立事件類型、選擇性地訓練模型，然後建立偵測器版本來評估批次任務中的事件。

批次預測任務評估的事件風險分數定價與 GetEventPrediction API 建立的分數定價相同。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Fraud Detector 定價。

您一次只能執行一個批次預測任務。

輸入和輸出檔案

輸入 CSV 檔案應包含符合與所選偵測器版本相關聯的事件類型的標頭。輸入資料檔案的大小上限為 1GB。事件數量會因事件大小而異。

除非您為輸出資料指定不同的位置，否則 Amazon Fraud Detector 會在與輸入檔案相同的儲存貯體中建立輸出檔案。輸出檔案包含來自輸入檔案的原始資料和下列附加資料欄：

  • MODEL_SCORES — 詳細說明與所選偵測器版本相關聯之每個模型的事件模型分數。

  • OUTCOMES — 詳細說明所選偵測器版本及其規則評估的事件結果。

  • STATUS — 指出事件是否已成功評估。如果事件未成功評估，此欄會顯示失敗的原因代碼。

  • RULE_RESULTS — 根據規則執行模式比對的所有規則清單。

取得批次預測

下列步驟假設您已建立事件類型、使用該事件類型訓練模型 （選用），以及為該事件類型建立偵測器版本。

取得批次預測

  1. 登入 AWS Management Console 並開啟 Amazon Fraud Detector 主控台，網址為 https：//https://console.aws.amazon.com/frauddetector。

  2. 在 Amazon Fraud Detector 主控台的左側導覽窗格中，選擇批次預測，然後選擇新批次預測。

  3. 在任務名稱中，指定批次預測任務的名稱。如果您未指定名稱，Amazon Fraud Detector 會隨機產生任務名稱。

  4. 在偵測器中，選擇此批次預測的偵測器。

  5. 在偵測器版本中，選擇此批次預測的偵測器版本。您可以選擇任何狀態的偵測器版本。如果您的偵測器具有處於 Active 狀態的偵測器版本，則會自動選取該版本，但您也可以視需要變更此選項。

  6. 在 IAM 角色中，選擇或建立具有輸入和輸出 Amazon S3 儲存貯體讀取和寫入存取權的角色。如需更多資訊，請參閱IAM 角色指引。

    若要取得批次預測，呼叫 CreateBatchPredictionJob操作的 IAM 角色必須具有輸入 S3 儲存貯體的讀取許可，以及輸出 S3 儲存貯體的寫入許可。如需儲存貯體許可的詳細資訊，請參閱《Amazon S3 使用者指南》中的使用者政策範例。

  7. 在輸入資料位置中，指定輸入資料的 Amazon S3 位置。如果您想要將輸出檔案放在不同的 S3 儲存貯體中，請選取分開資料位置進行輸出，並提供輸出資料的 Amazon S3 位置。

  8. （選用） 為您的批次預測任務建立標籤。

  9. 選擇 開始使用。

    Amazon Fraud Detector 會建立批次預測任務，且任務的狀態為 In progress。批次預測任務處理時間會根據事件數量和偵測器版本組態而有所不同。

若要停止正在進行的批次預測任務，請前往批次預測任務詳細資訊頁面，選擇動作，然後選擇停止批次預測。如果您停止批次預測任務，您將不會收到任務的任何結果。

當批次預測任務的狀態變更為 時Complete，您可以從指定的輸出 Amazon S3 儲存貯體擷取任務的輸出。輸出檔案名稱的格式為 batch prediction job name_file creation timestamp_output.csv。例如，來自名為 之任務的輸出檔案mybatchjob為 mybatchjob_ 1611170650_output.csv。

若要搜尋批次預測任務評估的特定事件，請在 Amazon Fraud Detector 主控台的左側導覽窗格中，選擇搜尋過去的預測。

若要刪除已完成的批次預測任務，請前往批次預測任務詳細資訊頁面，選擇動作，然後選擇刪除批次預測。

IAM 角色指引

若要取得批次預測，呼叫 CreateBatchPredictionJob 操作的 IAM 角色必須具有輸入 S3 儲存貯體的讀取許可，並將許可寫入輸出 S3 儲存貯體。如需儲存貯體許可的詳細資訊，請參閱《Amazon S3 使用者指南》中的使用者政策範例。在 Amazon Fraud Detector 主控台上，您有三個選項可選取批次預測的 IAM 角色：

  1. 在建立新的批次預測任務時建立角色。

  2. 選取您先前在 Amazon Fraud Detector 主控台中建立的現有 IAM 角色。執行此步驟之前，請務必將 S3:PutObject 許可新增至角色。

  3. 為先前建立的 IAM 角色輸入自訂 ARN。

如果您收到與 IAM 角色相關的錯誤，請確認下列事項：

  1. 您的 Amazon S3 輸入和輸出儲存貯體與偵測器位於相同的區域。

  2. 您使用的 IAM 角色具有輸入 S3 儲存貯體的s3:GetObject許可，以及輸出 S3 儲存貯體的s3:PutObject許可。

  3. 您使用的 IAM 角色具有服務主體 的信任政策frauddetector.amazonaws.com。

使用 取得批次詐騙預測 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK

下列範例顯示 CreateBatchPredictionJob API 的範例請求。批次預測任務必須包含下列現有資源：偵測器、偵測器版本和事件類型名稱。下列範例假設您已建立事件類型 sample_registration、偵測器 sample_detector和偵測器版本 1。

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

fraudDetector.create_batch_prediction_job (
   jobId = 'sample_batch',
   inputPath = 's3://bucket_name/input_file_name.csv',
   outputPath = 's3://bucket_name/',
   eventTypeName = 'sample_registration',
   detectorName = 'sample_detector',
   detectorVersion = '1',
   iamRoleArn = 'arn:aws:iam::**:role/service-role/AmazonFraudDetector-DataAccessRole-**'
)