DetectRequest interface

パッケージ:

@azure/ai-anomaly-detector

異常検出全体または最後の異常検出の要求。

プロパティ

customInterval	カスタム間隔は、標準以外の時間間隔を設定するために使用されます。たとえば、系列が 5 分の場合、要求は {"granularity":"minutely"、"customInterval":5} として設定できます。
granularity	省略可能な引数は、年単位、月単位、週単位、日単位、時間単位、分単位、2 番目、マイクロ秒、またはなしのいずれかです。 粒度が存在しない場合、既定ではなしになります。 粒度が none の場合、時系列ポイントの timestamp プロパティが存在しない可能性があります。
imputeFixedValue	塗りつぶしの値を指定するために使用されます。細分性が "none" ではなく、imputeMode が "固定" の場合に使用されます。
imputeMode	入力系列の欠損値を処理する方法を指定するために使用され、細分性が "none" ではない場合に使用されます。
maxAnomalyRatio	オプションの引数、高度なモデル パラメーター、時系列の最大異常率。
period	省略可能な引数。時系列の定期的な値。 値が null であるか、存在しない場合には、API が自動で期間を決定します。
sensitivity	省略可能な引数、高度なモデル パラメーター(0 から 99 の間)は、値が小さいほど余白の値が大きくなります。これは、受け入れられる異常が少ないことを意味します。
series	時系列データ ポイント。 異常検出の結果と一致させるには、タイムスタンプでポイントを昇順で並べ替える必要があります。 データが正しく並べ替えされていない場合、またはタイムスタンプが重複している場合、API は機能しません。 このような場合は、エラー メッセージが返されます。

プロパティの詳細

customInterval

カスタム間隔は、標準以外の時間間隔を設定するために使用されます。たとえば、系列が 5 分の場合、要求は {"granularity":"minutely"、"customInterval":5} として設定できます。

customInterval?: number

プロパティ値

number

granularity

省略可能な引数は、年単位、月単位、週単位、日単位、時間単位、分単位、2 番目、マイクロ秒、またはなしのいずれかです。 粒度が存在しない場合、既定ではなしになります。 粒度が none の場合、時系列ポイントの timestamp プロパティが存在しない可能性があります。

granularity?: TimeGranularity

プロパティ値

TimeGranularity

imputeFixedValue

塗りつぶしの値を指定するために使用されます。細分性が "none" ではなく、imputeMode が "固定" の場合に使用されます。

imputeFixedValue?: number

プロパティ値

number

imputeMode

入力系列の欠損値を処理する方法を指定するために使用され、細分性が "none" ではない場合に使用されます。

imputeMode?: string

プロパティ値

string

maxAnomalyRatio

オプションの引数、高度なモデル パラメーター、時系列の最大異常率。

maxAnomalyRatio?: number

プロパティ値

number

period

省略可能な引数。時系列の定期的な値。 値が null であるか、存在しない場合には、API が自動で期間を決定します。

period?: number

プロパティ値

number

sensitivity

省略可能な引数、高度なモデル パラメーター(0 から 99 の間)は、値が小さいほど余白の値が大きくなります。これは、受け入れられる異常が少ないことを意味します。

sensitivity?: number

プロパティ値

number

series

時系列データ ポイント。 異常検出の結果と一致させるには、タイムスタンプでポイントを昇順で並べ替える必要があります。 データが正しく並べ替えされていない場合、またはタイムスタンプが重複している場合、API は機能しません。 このような場合は、エラー メッセージが返されます。

series: TimeSeriesPoint[]

プロパティ値

TimeSeriesPoint[]