Amazon Fraud Detector ist seit dem 7. November 2025 nicht mehr für Neukunden geöffnet. Funktionen, die Amazon Fraud Detector ähneln, finden Sie SageMaker unter Amazon AutoGluon, und AWS WAF.

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# Erstellen Sie einen Entitätstyp
<a name="create-an-entity-type"></a>

Sie können einen Entitätstyp in der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole mithilfe des [put-entity-type](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/put-entity-type.html)Befehls, mithilfe der [PutEntityType](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_PutEntityType.html)API oder mithilfe der erstellen AWS SDK für Python (Boto3). Die folgenden Beispiele erstellen einen Entitätstyp `customer` in der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole und verwenden das SDK for Python (Boto3). Wenn Sie einen Entitätstyp erstellen, der einem Ereignistyp zugeordnet werden soll, um ein Modell zur Betrugserkennung zu trainieren, verwenden Sie den Entitätstyp aus Ihrem Ereignisdatensatz, der für Ihren Anwendungsfall geeignet ist. 

## Erstellen Sie mit der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole einen Entitätstyp
<a name="create-an-entity-type-using-console"></a>

**Um einen Entitätstyp zu erstellen,**

1. Öffnen Sie die [AWS -Management-Konsole](https://console.aws.amazon.com/) und melden Sie sich bei Ihrem Konto an. 

1. Navigieren Sie zu Amazon Fraud Detector, wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Entitäten** und dann **Erstellen** aus.

1. **Geben Sie auf der Seite **Entität erstellen** den Namen des Entitätstyps customer ein.** Geben Sie optional eine Beschreibung der Entität ein.

1. Klicken Sie auf **Create entity** (Entity erstellen). 

## Erstellen Sie einen Entitätstyp mit dem AWS SDK für Python (Boto3)
<a name="create-an-entity-type-using-the-aws-python-sdk"></a>

Das folgende AWS SDK für Python (Boto3) Codebeispiel verwendet die `PutEntityType` API, um einen Entitätstyp zu erstellen`customer`. Wenn Sie einen Entitätstyp erstellen, der einem Ereignistyp zugeordnet werden soll, um ein Modell zur Betrugserkennung zu trainieren, verwenden Sie die Entität aus Ihrem Ereignisdatensatz, die für Ihren Anwendungsfall geeignet ist. 

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

fraudDetector.put_entity_type(
name = 'customer',
description = 'customer'
)
```