DetectChangePointRequest interface

Paquete:

@azure/ai-anomaly-detector

Solicitud de detección de puntos de cambio.

Propiedades

customInterval	El intervalo personalizado se usa para establecer un intervalo de tiempo no estándar, por ejemplo, si la serie es de 5 minutos, la solicitud se puede establecer como {"granularity":"minutely", "customInterval":5}.
granularity	Solo puede ser uno de los meses, mensuales, semanales, diarios, por hora, por minuto o por segundo. La granularidad se usa para comprobar si la serie de entrada es válida.
period	Argumento opcional, valor periódico de una serie temporal. Si el valor es null o no está presente, la API determinará el período automáticamente.
series	Puntos de datos de serie temporal. Los puntos deben ordenarse por marca de tiempo en orden ascendente para que coincidan con el resultado de la detección de puntos de cambio.
stableTrendWindow	Argumento opcional, parámetro de modelo avanzado, se usará un valor stableTrendWindow predeterminado en la detección.
threshold	Argumento opcional, parámetro de modelo avanzado, entre 0.0-1.0, cuanto menor sea el valor, mayor será el error de tendencia, lo que significa que se aceptará menos punto de cambio.

Detalles de las propiedades

customInterval

El intervalo personalizado se usa para establecer un intervalo de tiempo no estándar, por ejemplo, si la serie es de 5 minutos, la solicitud se puede establecer como {"granularity":"minutely", "customInterval":5}.

customInterval?: number

Valor de propiedad

number

granularity

Solo puede ser uno de los meses, mensuales, semanales, diarios, por hora, por minuto o por segundo. La granularidad se usa para comprobar si la serie de entrada es válida.

granularity: TimeGranularity

Valor de propiedad

TimeGranularity

period

Argumento opcional, valor periódico de una serie temporal. Si el valor es null o no está presente, la API determinará el período automáticamente.

period?: number

Valor de propiedad

number

series

Puntos de datos de serie temporal. Los puntos deben ordenarse por marca de tiempo en orden ascendente para que coincidan con el resultado de la detección de puntos de cambio.

series: TimeSeriesPoint[]

Valor de propiedad

TimeSeriesPoint[]

stableTrendWindow

Argumento opcional, parámetro de modelo avanzado, se usará un valor stableTrendWindow predeterminado en la detección.

stableTrendWindow?: number

Valor de propiedad

number

threshold

Argumento opcional, parámetro de modelo avanzado, entre 0.0-1.0, cuanto menor sea el valor, mayor será el error de tendencia, lo que significa que se aceptará menos punto de cambio.

threshold?: number

Valor de propiedad

number