AnomalyDetectorClientModelInfo interface

패키지:

@azure/ai-anomaly-detector

모델 및 변수에 대한 상태, 오류 및 진단 정보를 포함하여 모델의 결과를 학습시킵니다.

속성

alignPolicy
diagnosticsInfo	참고: 이 속성은 직렬화되지 않습니다. 서버에서만 채울 수 있습니다.
displayName	선택적 필드입니다. 최대 길이가 24인 모델의 이름입니다.
endTime	학습 데이터의 종료 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.
errors	모델을 만들지 못한 경우 오류 메시지입니다. 참고: 이 속성은 직렬화되지 않습니다. 서버에서만 채울 수 있습니다.
slidingWindow	다음 점의 변칙 점수를 계산하는 데 사용할 이전 점 수를 나타내는 선택적 필드입니다.
source	입력 변수에 대한 원본 링크입니다. 각 변수는 및 value열이 두 timestamp 개 있는 csv 파일이어야 합니다. 기본적으로 변수의 파일 이름은 변수 이름으로 사용됩니다.
startTime	학습 데이터의 시작 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.
status	모델 학습 상태. 참고: 이 속성은 직렬화되지 않습니다. 서버에서만 채울 수 있습니다.

속성 세부 정보

alignPolicy

alignPolicy?: AlignPolicy

속성 값

AlignPolicy

diagnosticsInfo

참고: 이 속성은 직렬화되지 않습니다. 서버에서만 채울 수 있습니다.

diagnosticsInfo?: DiagnosticsInfo

속성 값

DiagnosticsInfo

displayName

선택적 필드입니다. 최대 길이가 24인 모델의 이름입니다.

displayName?: string

속성 값

string

endTime

학습 데이터의 종료 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.

endTime: Date

속성 값

Date

errors

모델을 만들지 못한 경우 오류 메시지입니다. 참고: 이 속성은 직렬화되지 않습니다. 서버에서만 채울 수 있습니다.

errors?: AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

속성 값

AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

slidingWindow

다음 점의 변칙 점수를 계산하는 데 사용할 이전 점 수를 나타내는 선택적 필드입니다.

slidingWindow?: number

속성 값

number

source

입력 변수에 대한 원본 링크입니다. 각 변수는 및 value열이 두 timestamp 개 있는 csv 파일이어야 합니다. 기본적으로 변수의 파일 이름은 변수 이름으로 사용됩니다.

source: string

속성 값

string

startTime

학습 데이터의 시작 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.

startTime: Date

속성 값

Date

status

모델 학습 상태. 참고: 이 속성은 직렬화되지 않습니다. 서버에서만 채울 수 있습니다.

status?: AnomalyDetectorClientModelStatus

속성 값

AnomalyDetectorClientModelStatus