Amazon Fraud Detector は、2025 年 11 月 7 日をもって新規顧客に公開されなくなりました。Amazon Fraud Detector と同様の機能については、Amazon SageMaker、AutoGluon、および を参照してください AWS WAF。

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# モデルスコア
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Amazon Fraud Detector は、モデルタイプごとに異なるモデルスコアを生成します。

**Account Takeover Insights (ATI)** モデルの場合、Amazon Fraud Detector は集計値 (一連の raw 変数を組み合わせて計算された値) のみを使用してモデルスコアを生成します。新しいエンティティの最初のイベントに対してスコア -1 が生成され、未*知のリスク*が示されます。これは、新しいエンティティの場合、集計の計算に使用される値がゼロまたは null になるためです。Account Takeeover Insights (ATI) モデルは、同じエンティティと既存のエンティティの後続のすべてのイベントについて 0～1000 のモデルスコアを生成します。0 は*低い不正リスク*を示し、1000 は*高い不正リスク*を示します。ATI モデルの場合、モデルスコアはチャレンジレート (CR) に直接関係します。例えば、500 のスコアは推定 5% のチャレンジレートに対応し、900 のスコアは推定 0.1% のチャレンジレートに対応します。

**Online Fraud Insights (OFI)** モデルと **Transaction Fraud Insights (TFI)** モデルの場合、Amazon Fraud Detector は集計値 (一連の raw 変数を組み合わせて計算された値) と raw 値 (変数に指定された値) の両方を使用してモデルスコアを生成します。モデルスコアは 0～1000 の間で、0 は*低い不正リスク*を示し、1000 は*高い不正リスク*を示します。OFI モデルと TFI モデルの場合、モデルスコアは偽陽性率 (FPR) に直接関係します。例えば、600 のスコアは推定 10% の偽陽性率に相当し、900 のスコアは推定 2% の偽陽性率に相当します。次の表に、特定のモデルスコアが推定偽陽性率とどのように関連しているかを詳しく説明します。


| モデルスコア | 推定 FPR | 
| --- | --- | 
|  975  |  0.50%  | 
|  950  |  1%  | 
|  900  |  2%  | 
|  860  |  3%  | 
|  775  |  5%  | 
|  700  |  7%  | 
|  600  |  10%  |