Поделиться через


Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries Пространство имен

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.