DetectLastPointResponse interface

Paket:

@azure/ai-anomaly-detector

Die Antwort der letzten Anomalieerkennung.

Eigenschaften

expectedValue	Erwarteter Wert des letzten Punkts.
isAnomaly	Anomaliestatus des letzten Punkts, wahr bedeutet, dass der neueste Punkt entweder in negativer oder positiver Richtung anomaly ist.
isNegativeAnomaly	Anomaliestatus in negativer Richtung des letzten Punkts. "True" bedeutet, dass der neueste Punkt eine Anomalie ist und sein realer Wert kleiner als die erwartete ist.
isPositiveAnomaly	Anomaliestatus in positiver Richtung des letzten Punkts. "True" bedeutet, dass der neueste Punkt eine Anomalie ist und sein realer Wert größer als die erwartete ist.
lowerMargin	Niedrigerer Rand des letzten Punkts. LowerMargin wird verwendet, um lowerBoundary zu berechnen, das "expectedValue " - (100 - marginScale)*lowerMargin entspricht.
period	Die Häufigkeit, die aus der Datenreihe extrahiert wird, bedeutet Null, dass kein wiederkehrendes Muster gefunden wurde.
severity	Der Schweregradwert für den letzten Eingabepunkt. Je größer der Wert ist, desto größer ist der Abbruch. Für normale Punkte ist der Schweregrad immer 0.
suggestedWindow	Vorgeschlagene Eingabereihenpunkte, die für die Erkennung des neuesten Punkts erforderlich sind.
upperMargin	Oberer Rand des letzten Punkts. UpperMargin wird verwendet, um upperBoundary zu berechnen, das dem erwarteten Wert + (100 - marginScale)*upperMargin entspricht. Wenn der Wert des letzten Punkts zwischen "upperBoundary" und "lowerBoundary" liegt, sollte er als Normalwert behandelt werden. Durch anpassen des MarginScale-Werts kann der Anomaliestatus des neuesten Punkts geändert werden.

Details zur Eigenschaft

expectedValue

Erwarteter Wert des letzten Punkts.

expectedValue: number

Eigenschaftswert

number

isAnomaly

Anomaliestatus des letzten Punkts, wahr bedeutet, dass der neueste Punkt entweder in negativer oder positiver Richtung anomaly ist.

isAnomaly: boolean

Eigenschaftswert

boolean

isNegativeAnomaly

Anomaliestatus in negativer Richtung des letzten Punkts. "True" bedeutet, dass der neueste Punkt eine Anomalie ist und sein realer Wert kleiner als die erwartete ist.

isNegativeAnomaly: boolean

Eigenschaftswert

boolean

isPositiveAnomaly

Anomaliestatus in positiver Richtung des letzten Punkts. "True" bedeutet, dass der neueste Punkt eine Anomalie ist und sein realer Wert größer als die erwartete ist.

isPositiveAnomaly: boolean

Eigenschaftswert

boolean

lowerMargin

Niedrigerer Rand des letzten Punkts. LowerMargin wird verwendet, um lowerBoundary zu berechnen, das "expectedValue " - (100 - marginScale)*lowerMargin entspricht.

lowerMargin: number

Eigenschaftswert

number

period

Die Häufigkeit, die aus der Datenreihe extrahiert wird, bedeutet Null, dass kein wiederkehrendes Muster gefunden wurde.

period: number

Eigenschaftswert

number

severity

Der Schweregradwert für den letzten Eingabepunkt. Je größer der Wert ist, desto größer ist der Abbruch. Für normale Punkte ist der Schweregrad immer 0.

severity?: number

Eigenschaftswert

number

suggestedWindow

Vorgeschlagene Eingabereihenpunkte, die für die Erkennung des neuesten Punkts erforderlich sind.

suggestedWindow: number

Eigenschaftswert

number

upperMargin

Oberer Rand des letzten Punkts. UpperMargin wird verwendet, um upperBoundary zu berechnen, das dem erwarteten Wert + (100 - marginScale)*upperMargin entspricht. Wenn der Wert des letzten Punkts zwischen "upperBoundary" und "lowerBoundary" liegt, sollte er als Normalwert behandelt werden. Durch anpassen des MarginScale-Werts kann der Anomaliestatus des neuesten Punkts geändert werden.

upperMargin: number

Eigenschaftswert

number