IAnomalyDetectorClient.EntireDetectWithHttpMessagesAsync Método

Referência

Definição

Namespace:: Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector

Assembly:: Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.dll

Pacote:: Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector v1.0.0

Importante

Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.

Detectar anomalias para toda a série em lote.

public System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.Models.EntireDetectResponse>> EntireDetectWithHttpMessagesAsync (Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.Models.Request body, System.Collections.Generic.Dictionary<string,System.Collections.Generic.List<string>> customHeaders = default, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member EntireDetectWithHttpMessagesAsync : Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.Models.Request * System.Collections.Generic.Dictionary<string, System.Collections.Generic.List<string>> * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.AnomalyDetector.Models.EntireDetectResponse>>

Public Function EntireDetectWithHttpMessagesAsync (body As Request, Optional customHeaders As Dictionary(Of String, List(Of String)) = Nothing, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of HttpOperationResponse(Of EntireDetectResponse))

Parâmetros

body: Request

Pontos de série temporal e período, se necessário. Parâmetros de modelo avançados também podem ser definidos na solicitação.

customHeaders: Dictionary<String,List<String>>

Os cabeçalhos que serão adicionados à solicitação.

cancellationToken: CancellationToken

O token de cancelamento.

Retornos

Task<HttpOperationResponse<EntireDetectResponse>>

Comentários

Essa operação gera um modelo usando toda uma série, cada ponto é detectado com o mesmo modelo. Com esse método, os pontos antes e depois de um determinado ponto são usados para determinar se é uma anomalia. Toda a detecção pode dar ao usuário uma status geral da série temporal.

Aplica-se a

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