Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries Пространство имен
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных временных рядов.
Классы
IidAnomalyDetectionBaseWrapper |
Оболочка Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidAnomalyDetectionBaseWrapper.IidAnomalyDetectionBase для вычисления p-значений и оценок мартингала для якобы входной последовательности с плавающей запятой. Другими словами, предполагается, что входная последовательность представляет необработанную оценку аномалий, которая могла быть вычислена с помощью другого процесса. |
IidChangePointDetector |
ITransformer результатом установки IidChangePointEstimator. |
IidChangePointEstimator |
Обнаружение изменения сигнала на независимо распределенных (i.i.d.) временных рядов на основе адаптивной оценки плотности ядра и мартингалов. |
IidSpikeDetector |
ITransformer результатом установки IidSpikeEstimator. |
IidSpikeEstimator |
Обнаружение всплеска сигнала на независимо распределенном (i.i.d.) временных рядах на основе оценки плотности адаптивного ядра. |
PredictionFunctionExtensions |
Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных временных рядов. |
SrCnnAnomalyDetectionBase |
Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных временных рядов. |
SrCnnAnomalyDetector |
ITransformer результатом установки SrCnnAnomalyEstimator. |
SrCnnAnomalyEstimator |
Обнаружение аномалий в временных рядах с помощью алгоритма Spectral Residual(SR) |
SsaAnomalyDetectionBaseWrapper |
Оболочка для Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaAnomalyDetectionBaseWrapper.SsaAnomalyDetectionBase этого реализует общее преобразование обнаружения аномалий на основе моделирования сингулярного спектра временных рядов. Дополнительные сведения об анализе сингулярного спектра (SSA) см. в разделе http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf. |
SsaChangePointDetector |
ITransformer результатом установки SsaChangePointEstimator. |
SsaChangePointEstimator |
Обнаружение точек изменения в временных рядах с помощью анализа сингулярного спектра. |
SsaForecastingBaseWrapper |
Оболочка для Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingBaseWrapper.SsaForecastingBase этого реализует общее преобразование обнаружения аномалий на основе моделирования сингулярного спектра временных рядов. Дополнительные сведения об анализе сингулярного спектра (SSA) см. в разделе http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf. |
SsaForecastingEstimator |
Прогнозы с помощью анализа сингулярного спектра. |
SsaForecastingTransformer |
ITransformer результатом установки SsaForecastingEstimator. |
SsaSpikeDetector |
ITransformer результатом установки SsaSpikeEstimator. |
SsaSpikeEstimator |
Обнаружение пиков временных рядов с помощью анализа сингулярного спектра. |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> |
Класс, который запускает ранее обученную модель (и предыдущий конвейер преобразования) в данных в памяти, один пример за раз. Это также можно использовать с обученными конвейерами, которые не заканчиваются прогнозором: в этом случае прогноз будет только результатом всех преобразований. |
Структуры
GrowthRatio |
Коэффициент роста. Определяется как Growth^(1/TimeSpan). |
Перечисления
AnomalySide |
Сторона обнаружения аномалий. |
ErrorFunction |
Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных временных рядов. |
MartingaleType |
Тип мартингала. |
RankSelectionMethod |
Метод ранжирования для сигнала. |