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DetectEntireResponse interface

包:

@azure/ai-anomaly-detector

整个异常情况检测的响应。

属性

expectedValues	ExpectedValues 包含每个输入点的预期值。 数组的索引与输入序列一致。
isAnomaly	IsAnomaly 包含每个输入点的异常属性。 True 表示检测到负或正异常。 数组的索引与输入序列一致。
isNegativeAnomaly	IsNegativeAnomaly 包含每个输入点的负方向异常状态。 True 表示检测到负异常。 负异常意味着该点被检测为异常，其实际值小于预期值。 数组的索引与输入序列一致。
isPositiveAnomaly	IsPositiveAnomaly 包含每个输入点正向的异常状态。 True 表示检测到正异常。 正异常表示该点被检测为异常，其实际值大于预期值。 数组的索引与输入序列一致。
lowerMargins	LowerMargins 包含每个输入点的较低边距。 LowerMargin 用于计算 lowerBoundary，它等于 expectedValue - (100 - marginScale) *lowerMargin。 边界之间的点可以在客户端标记为正常点。 数组的索引与输入序列一致。
period	频率从序列中提取，零表示未找到循环模式。
severity	每个输入点的严重性分数。 值越大，异常情况就越大。 对于正常点，“严重性”始终为 0。
upperMargins	UpperMargins 包含每个输入点的上边距。 UpperMargin 用于计算 upperBoundary，等于 expectedValue + (100 - marginScale) *upperMargin。 响应中的异常可以按 upperBoundary 和 lowerBoundary 进行筛选。 通过调整 marginScale 值，可以在客户端中筛选不太重要的异常。 数组的索引与输入序列一致。

属性详细信息

expectedValues

ExpectedValues 包含每个输入点的预期值。 数组的索引与输入序列一致。

expectedValues: number[]

属性值

number[]

isAnomaly

IsAnomaly 包含每个输入点的异常属性。 True 表示检测到负或正异常。 数组的索引与输入序列一致。

isAnomaly: boolean[]

属性值

boolean[]

isNegativeAnomaly

IsNegativeAnomaly 包含每个输入点的负方向异常状态。 True 表示检测到负异常。 负异常意味着该点被检测为异常，其实际值小于预期值。 数组的索引与输入序列一致。

isNegativeAnomaly: boolean[]

属性值

boolean[]

isPositiveAnomaly

IsPositiveAnomaly 包含每个输入点正向的异常状态。 True 表示检测到正异常。 正异常表示该点被检测为异常，其实际值大于预期值。 数组的索引与输入序列一致。

isPositiveAnomaly: boolean[]

属性值

boolean[]

lowerMargins

LowerMargins 包含每个输入点的较低边距。 LowerMargin 用于计算 lowerBoundary，它等于 expectedValue - (100 - marginScale) *lowerMargin。 边界之间的点可以在客户端标记为正常点。 数组的索引与输入序列一致。

lowerMargins: number[]

属性值

number[]

period

频率从序列中提取，零表示未找到循环模式。

period: number

属性值

number

severity

每个输入点的严重性分数。 值越大，异常情况就越大。 对于正常点，“严重性”始终为 0。

severity?: number[]

属性值

number[]

upperMargins

UpperMargins 包含每个输入点的上边距。 UpperMargin 用于计算 upperBoundary，等于 expectedValue + (100 - marginScale) *upperMargin。 响应中的异常可以按 upperBoundary 和 lowerBoundary 进行筛选。 通过调整 marginScale 值，可以在客户端中筛选不太重要的异常。 数组的索引与输入序列一致。

upperMargins: number[]

属性值

number[]