DetectRequest interface

Pakiet:

@azure/ai-anomaly-detector

Żądanie całego lub ostatniego wykrywania anomalii.

Właściwości

customInterval	Interwał niestandardowy służy do ustawiania niestandardowego interwału czasu, na przykład jeśli seria wynosi 5 minut, żądanie można ustawić jako {"stopień szczegółowości":"minutowo", "customInterval":5}.
granularity	Opcjonalny argument może być jednym z co roku, co miesiąc, co tydzień, codziennie, co godzinę, co minutę, po drugie, mikrosekundy lub brak. Jeśli stopień szczegółowości nie jest obecny, domyślnie nie będzie żadnych. Jeśli stopień szczegółowości nie jest żaden, właściwość znacznika czasu w punkcie szeregów czasowych może być nieobecna.
imputeFixedValue	Służy do określania wartości do wypełnienia, jest używana, gdy stopień szczegółowości nie ma wartości "none", a imputeMode jest "stały".
imputeMode	Służy do określania sposobu radzenia sobie z brakującymi wartościami w serii wejściowej, gdy stopień szczegółowości nie jest "brak".
maxAnomalyRatio	Opcjonalny argument, zaawansowany parametr modelu, maksymalny współczynnik anomalii w szeregach czasowych.
period	Opcjonalny argument, okresowa wartość szeregów czasowych. Jeśli wartość ma wartość null lub nie istnieje, interfejs API automatycznie określi okres.
sensitivity	Opcjonalny argument, zaawansowany parametr modelu z zakresu od 0 do 99, im niższa jest wartość, tym większa wartość marży będzie oznaczać, że mniej anomalii zostanie zaakceptowane.
series	Punkty danych szeregów czasowych. Punkty powinny być sortowane według znacznika czasu w kolejności rosnącej, aby dopasować je do wyniku wykrywania anomalii. Jeśli dane nie są prawidłowo posortowane lub jest zduplikowany znacznik czasu, interfejs API nie będzie działać. W takim przypadku zostanie zwrócony komunikat o błędzie.

Szczegóły właściwości

customInterval

Interwał niestandardowy służy do ustawiania niestandardowego interwału czasu, na przykład jeśli seria wynosi 5 minut, żądanie można ustawić jako {"stopień szczegółowości":"minutowo", "customInterval":5}.

customInterval?: number

Wartość właściwości

number

granularity

Opcjonalny argument może być jednym z co roku, co miesiąc, co tydzień, codziennie, co godzinę, co minutę, po drugie, mikrosekundy lub brak. Jeśli stopień szczegółowości nie jest obecny, domyślnie nie będzie żadnych. Jeśli stopień szczegółowości nie jest żaden, właściwość znacznika czasu w punkcie szeregów czasowych może być nieobecna.

granularity?: TimeGranularity

Wartość właściwości

TimeGranularity

imputeFixedValue

Służy do określania wartości do wypełnienia, jest używana, gdy stopień szczegółowości nie ma wartości "none", a imputeMode jest "stały".

imputeFixedValue?: number

Wartość właściwości

number

imputeMode

Służy do określania sposobu radzenia sobie z brakującymi wartościami w serii wejściowej, gdy stopień szczegółowości nie jest "brak".

imputeMode?: string

Wartość właściwości

string

maxAnomalyRatio

Opcjonalny argument, zaawansowany parametr modelu, maksymalny współczynnik anomalii w szeregach czasowych.

maxAnomalyRatio?: number

Wartość właściwości

number

period

Opcjonalny argument, okresowa wartość szeregów czasowych. Jeśli wartość ma wartość null lub nie istnieje, interfejs API automatycznie określi okres.

period?: number

Wartość właściwości

number

sensitivity

Opcjonalny argument, zaawansowany parametr modelu z zakresu od 0 do 99, im niższa jest wartość, tym większa wartość marży będzie oznaczać, że mniej anomalii zostanie zaakceptowane.

sensitivity?: number

Wartość właściwości

number

series

Punkty danych szeregów czasowych. Punkty powinny być sortowane według znacznika czasu w kolejności rosnącej, aby dopasować je do wyniku wykrywania anomalii. Jeśli dane nie są prawidłowo posortowane lub jest zduplikowany znacznik czasu, interfejs API nie będzie działać. W takim przypadku zostanie zwrócony komunikat o błędzie.

series: TimeSeriesPoint[]

Wartość właściwości

TimeSeriesPoint[]