UnivariateEntireDetectionResult クラス

定義

名前空間:

Azure.AI.AnomalyDetector

アセンブリ:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

パッケージ:

Azure.AI.AnomalyDetector v3.0.0-preview.7

Source:

UnivariateEntireDetectionResult.cs

異常検出全体の応答。

public class UnivariateEntireDetectionResult

type UnivariateEntireDetectionResult = class

Public Class UnivariateEntireDetectionResult

継承

Object

UnivariateEntireDetectionResult

プロパティ

ExpectedValues	各入力ポイントに必要な値。 配列のインデックスは入力系列と一致します。
IsAnomaly	各入力ポイントの異常プロパティ。 True は、異常 (負または陽性) が検出されたことを意味します。 配列のインデックスは入力系列と一致します。
IsNegativeAnomaly	入力ポイントごとに負の方向の異常状態。 True は、負の異常が検出されたことを意味します。 負の異常とは、ポイントが異常として検出され、実際の値が予想よりも小さい場合を意味します。 配列のインデックスは入力系列と一致します。
IsPositiveAnomaly	入力ポイントごとに正の方向の異常状態。 True は、正の異常が検出されたことを意味します。 正の異常とは、ポイントが異常として検出され、実際の値が予想よりも大きいことが意味します。 配列のインデックスは入力系列と一致します。
LowerMargins	各入力ポイントの下余白。 LowerMargin は、lowerBoundary を計算するために使用されます。これは expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin と等しくなります。 境界間のポイントは、クライアント側で通常の境界としてマークできます。 配列のインデックスは入力系列と一致します。
Period	系列から抽出された頻度。 ゼロは、再発パターンが見つからない場合を意味します。
Severity	各入力ポイントの重大度スコア。 値が大きいほど、異常が深刻になります。 通常のポイントの場合、重大度は常に 0 です。
UpperMargins	各入力ポイントの上余白。 UpperMargin は upperBoundary を計算するために使用されます。これは expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin と等しくなります。 応答の異常は、upperBoundary と lowerBoundary でフィルター処理できます。 marginScale 値を調整すると、クライアント側であまり重要でない異常をフィルター処理するのに役立ちます。 配列のインデックスは入力系列と一致します。