DetectRequest interface

패키지:

@azure/ai-anomaly-detector

전체 또는 마지막 변칙 검색 요청입니다.

속성

customInterval	사용자 지정 간격은 표준이 아닌 시간 간격을 설정하는 데 사용됩니다. 예를 들어 계열이 5분인 경우 요청을 {"세분성":"분 단위", "customInterval":5}으로 설정할 수 있습니다.
granularity	선택적 인수는 매년, 매월, 매주, 매일, 매시간, 분 단위, 둘째, 마이크로초 또는 없음 중 하나일 수 있습니다. 세분성이 없으면 기본적으로 없음이 됩니다. 세분성이 없는 경우 시계열 지점의 타임스탬프 속성이 없을 수 있습니다.
imputeFixedValue	채울 값을 지정하는 데 사용되며 세분성이 "none"이 아니고 imputeMode가 "고정"인 경우에 사용됩니다.
imputeMode	입력 계열에서 누락된 값을 처리하는 방법을 지정하는 데 사용되며 세분성이 "none"이 아닌 경우 사용됩니다.
maxAnomalyRatio	선택적 인수, 고급 모델 매개 변수, 시계열의 최대 변칙 비율입니다.
period	선택적 인수, 시계열의 주기적 값입니다. 값이 Null이거나 없는 경우 API가 자동으로 기간을 결정합니다.
sensitivity	선택적 인수, 고급 모델 매개 변수, 0-99 사이의 값이 낮을수록 여백 값이 클수록 더 적은 변칙이 허용됩니다.
series	시계열 데이터 포인트. 지점은 변칙 검색 결과와 일치하도록 타임스탬프를 오름차순으로 정렬해야 합니다. 데이터가 올바르게 정렬되지 않았거나 중복된 타임스탬프가 있는 경우 API가 작동하지 않습니다. 이 경우 오류 메시지가 반환됩니다.

속성 세부 정보

customInterval

사용자 지정 간격은 표준이 아닌 시간 간격을 설정하는 데 사용됩니다. 예를 들어 계열이 5분인 경우 요청을 {"세분성":"분 단위", "customInterval":5}으로 설정할 수 있습니다.

customInterval?: number

속성 값

number

granularity

선택적 인수는 매년, 매월, 매주, 매일, 매시간, 분 단위, 둘째, 마이크로초 또는 없음 중 하나일 수 있습니다. 세분성이 없으면 기본적으로 없음이 됩니다. 세분성이 없는 경우 시계열 지점의 타임스탬프 속성이 없을 수 있습니다.

granularity?: TimeGranularity

속성 값

TimeGranularity

imputeFixedValue

채울 값을 지정하는 데 사용되며 세분성이 "none"이 아니고 imputeMode가 "고정"인 경우에 사용됩니다.

imputeFixedValue?: number

속성 값

number

imputeMode

입력 계열에서 누락된 값을 처리하는 방법을 지정하는 데 사용되며 세분성이 "none"이 아닌 경우 사용됩니다.

imputeMode?: string

속성 값

string

maxAnomalyRatio

선택적 인수, 고급 모델 매개 변수, 시계열의 최대 변칙 비율입니다.

maxAnomalyRatio?: number

속성 값

number

period

선택적 인수, 시계열의 주기적 값입니다. 값이 Null이거나 없는 경우 API가 자동으로 기간을 결정합니다.

period?: number

속성 값

number

sensitivity

선택적 인수, 고급 모델 매개 변수, 0-99 사이의 값이 낮을수록 여백 값이 클수록 더 적은 변칙이 허용됩니다.

sensitivity?: number

속성 값

number

series

시계열 데이터 포인트. 지점은 변칙 검색 결과와 일치하도록 타임스탬프를 오름차순으로 정렬해야 합니다. 데이터가 올바르게 정렬되지 않았거나 중복된 타임스탬프가 있는 경우 API가 작동하지 않습니다. 이 경우 오류 메시지가 반환됩니다.

series: TimeSeriesPoint[]

속성 값

TimeSeriesPoint[]