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AnomalyDetectorClientModelInfo interface

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@azure/ai-anomaly-detector

Preparar o resultado de um modelo, incluindo estado, erros e diagnosticar informações para modelos e variáveis.

Propriedades

alignPolicy
diagnosticsInfo

NOTA: esta propriedade não será serializada. Só pode ser preenchido pelo servidor.
displayName

Um campo opcional. O nome do modelo cujo comprimento máximo é 24.
endTime

Um campo obrigatório que indica a hora de fim dos dados de preparação. Deve ser data-hora.
errors

Mensagens de erro quando não foi possível criar um modelo. NOTA: esta propriedade não será serializada. Só pode ser preenchido pelo servidor.
slidingWindow

Um campo opcional que indica quantos pontos anteriores serão utilizados para calcular a classificação de anomalias do ponto subsequente.
source

Ligação de origem para as variáveis de entrada. Cada variável deve ser um ficheiro csv com duas colunas timestamp e value. Por predefinição, o nome de ficheiro da variável será utilizado como o nome da variável.
startTime

Um campo obrigatório que indica a hora de início dos dados de preparação. Deve ser data-hora.
status

Estado de preparação do modelo. NOTA: esta propriedade não será serializada. Só pode ser preenchido pelo servidor.

Detalhes de Propriedade

alignPolicy 

alignPolicy?: AlignPolicy

Valor de Propriedade

AlignPolicy

diagnosticsInfo

NOTA: esta propriedade não será serializada. Só pode ser preenchido pelo servidor.

diagnosticsInfo?: DiagnosticsInfo

Valor de Propriedade

DiagnosticsInfo

displayName

Um campo opcional. O nome do modelo cujo comprimento máximo é 24.

displayName?: string

Valor de Propriedade

string

endTime

Um campo obrigatório que indica a hora de fim dos dados de preparação. Deve ser data-hora.

endTime: Date

Valor de Propriedade

Date

errors

Mensagens de erro quando não foi possível criar um modelo. NOTA: esta propriedade não será serializada. Só pode ser preenchido pelo servidor.

errors?: AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

Valor de Propriedade

AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

slidingWindow

Um campo opcional que indica quantos pontos anteriores serão utilizados para calcular a classificação de anomalias do ponto subsequente.

slidingWindow?: number

Valor de Propriedade

number

source

Ligação de origem para as variáveis de entrada. Cada variável deve ser um ficheiro csv com duas colunas timestamp e value. Por predefinição, o nome de ficheiro da variável será utilizado como o nome da variável.

source: string

Valor de Propriedade

string

startTime

Um campo obrigatório que indica a hora de início dos dados de preparação. Deve ser data-hora.

startTime: Date

Valor de Propriedade

Date

status

Estado de preparação do modelo. NOTA: esta propriedade não será serializada. Só pode ser preenchido pelo servidor.

status?: AnomalyDetectorClientModelStatus

Valor de Propriedade

AnomalyDetectorClientModelStatus