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DetectLastPointResponse interface

  • 参考
包:
@azure/ai-anomaly-detector

上次异常情况检测的响应。

属性

expectedValue

最新点的预期值。
isAnomaly

最新点的异常状态，true 表示最新点在负方向或正方向上是异常。
isNegativeAnomaly

异常状态为最新点的负方向。 True 表示最新点是异常点，其实际值小于预期值。
isPositiveAnomaly

最新点正向的异常状态。 True 表示最新点是异常点，其实际值大于预期值。
lowerMargin

最新点的下边距。 LowerMargin 用于计算 lowerValue，它等于 expectedValue - (100 - marginScale) *lowerMargin。
period

频率从序列中提取，零表示未找到循环模式。
severity

最后一个输入点的严重性分数。 值越大，异常情况就越小。 对于正常点，“严重性”始终为 0。
suggestedWindow

检测最新点所需的建议输入序列点。
upperMargin

最新点的上边距。 UpperMargin 用于计算 upperValue，它等于 expectedValue + (100 - marginScale) *upperMargin。 如果最新点的值介于 upperBoundary 和 lowerBoundary 之间，则应将其视为正常值。 通过调整 marginScale 值，可以更改最新点的异常状态。

属性详细信息

expectedValue

最新点的预期值。

expectedValue: number

属性值

number

isAnomaly

最新点的异常状态，true 表示最新点在负方向或正方向上是异常。

isAnomaly: boolean

属性值

boolean

isNegativeAnomaly

异常状态为最新点的负方向。 True 表示最新点是异常点，其实际值小于预期值。

isNegativeAnomaly: boolean

属性值

boolean

isPositiveAnomaly

最新点正向的异常状态。 True 表示最新点是异常点，其实际值大于预期值。

isPositiveAnomaly: boolean

属性值

boolean

lowerMargin

最新点的下边距。 LowerMargin 用于计算 lowerValue，它等于 expectedValue - (100 - marginScale) *lowerMargin。

lowerMargin: 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

最后一个输入点的严重性分数。 值越大，异常情况就越小。 对于正常点，“严重性”始终为 0。

severity?: number

属性值

number

suggestedWindow

检测最新点所需的建议输入序列点。

suggestedWindow: number

属性值

number

upperMargin

最新点的上边距。 UpperMargin 用于计算 upperValue，它等于 expectedValue + (100 - marginScale) *upperMargin。 如果最新点的值介于 upperBoundary 和 lowerBoundary 之间，则应将其视为正常值。 通过调整 marginScale 值，可以更改最新点的异常状态。

upperMargin: number

属性值

number