DetectEntireResponse interface

패키지:

@azure/ai-anomaly-detector

전체 변칙 검색의 응답입니다.

속성

expectedValues	ExpectedValues에는 각 입력 지점에 대한 예상 값이 포함됩니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.
isAnomaly	IsAnomaly에는 각 입력 지점에 대한 변칙 속성이 포함되어 있습니다. True이면 음수 또는 양의 변칙이 검색되었음을 의미합니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.
isNegativeAnomaly	IsNegativeAnomaly에는 각 입력 지점에 대해 음의 방향으로 변칙 상태 포함됩니다. True이면 음의 변칙이 검색되었음을 의미합니다. 음수 변칙은 지점이 변칙으로 검색되고 실제 값이 예상 값보다 작다는 것을 의미합니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.
isPositiveAnomaly	IsPositiveAnomaly는 각 입력 지점에 대해 양수 방향으로 변칙 상태 포함합니다. True이면 양수 변칙이 검색되었음을 의미합니다. 양수 변칙은 지점이 변칙으로 검색되고 실제 값이 예상 값보다 크다는 것을 의미합니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.
lowerMargins	LowerMargins에는 각 입력 지점의 아래쪽 여백이 포함됩니다. LowerMargin은 expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin과 같은 lowerBoundary를 계산하는 데 사용됩니다. 경계 사이의 지점은 클라이언트 쪽에서 일반 지점으로 표시될 수 있습니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.
period	계열에서 추출된 빈도 0은 되풀이 패턴이 없음을 의미합니다.
severity	각 입력 지점에 대한 심각도 점수입니다. 값이 클수록 변칙이 더 심각합니다. 보통 포인트의 경우 "심각도"는 항상 0입니다.
upperMargins	UpperMargins에는 각 입력 지점의 위쪽 여백이 포함됩니다. UpperMargin은 upperBoundary를 계산하는 데 사용됩니다. 이는 expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin과 같습니다. 응답의 변칙은 upperBoundary 및 lowerBoundary로 필터링할 수 있습니다. marginScale 값을 조정하면 클라이언트 쪽에서 덜 중요한 변칙을 필터링할 수 있습니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.

속성 세부 정보

expectedValues

ExpectedValues에는 각 입력 지점에 대한 예상 값이 포함됩니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.

expectedValues: number[]

속성 값

number[]

isAnomaly

IsAnomaly에는 각 입력 지점에 대한 변칙 속성이 포함되어 있습니다. True이면 음수 또는 양의 변칙이 검색되었음을 의미합니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.

isAnomaly: boolean[]

속성 값

boolean[]

isNegativeAnomaly

IsNegativeAnomaly에는 각 입력 지점에 대해 음의 방향으로 변칙 상태 포함됩니다. True이면 음의 변칙이 검색되었음을 의미합니다. 음수 변칙은 지점이 변칙으로 검색되고 실제 값이 예상 값보다 작다는 것을 의미합니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.

isNegativeAnomaly: boolean[]

속성 값

boolean[]

isPositiveAnomaly

IsPositiveAnomaly는 각 입력 지점에 대해 양수 방향으로 변칙 상태 포함합니다. True이면 양수 변칙이 검색되었음을 의미합니다. 양수 변칙은 지점이 변칙으로 검색되고 실제 값이 예상 값보다 크다는 것을 의미합니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.

isPositiveAnomaly: boolean[]

속성 값

boolean[]

lowerMargins

LowerMargins에는 각 입력 지점의 아래쪽 여백이 포함됩니다. LowerMargin은 expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin과 같은 lowerBoundary를 계산하는 데 사용됩니다. 경계 사이의 지점은 클라이언트 쪽에서 일반 지점으로 표시될 수 있습니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.

lowerMargins: number[]

속성 값

number[]

period

계열에서 추출된 빈도 0은 되풀이 패턴이 없음을 의미합니다.

period: number

속성 값

number

severity

각 입력 지점에 대한 심각도 점수입니다. 값이 클수록 변칙이 더 심각합니다. 보통 포인트의 경우 "심각도"는 항상 0입니다.

severity?: number[]

속성 값

number[]

upperMargins

UpperMargins에는 각 입력 지점의 위쪽 여백이 포함됩니다. UpperMargin은 upperBoundary를 계산하는 데 사용됩니다. 이는 expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin과 같습니다. 응답의 변칙은 upperBoundary 및 lowerBoundary로 필터링할 수 있습니다. marginScale 값을 조정하면 클라이언트 쪽에서 덜 중요한 변칙을 필터링할 수 있습니다. 배열의 인덱스는 입력 계열과 일치합니다.

upperMargins: number[]

속성 값

number[]