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AnomalyDetectorClientModelInfo interface

参考

包:: @azure/ai-anomaly-detector

训练模型的结果，包括模型和变量的状态、错误和诊断信息。

属性

alignPolicy
diagnosticsInfo	注意：此属性不会被序列化。它只能由服务器填充。
displayName	可选字段。最大长度为 24 的模型的名称。
endTime	必填字段，指示训练数据的结束时间。应为日期时间。
errors	创建模型失败时的错误消息。注意：此属性不会被序列化。它只能由服务器填充。
slidingWindow	一个可选字段，指示将用于计算后续点的异常分数的上一个点数。
source	指向输入变量的源链接。每个变量都应是包含两列 `timestamp` 和 `value`的 csv 文件。默认情况下，变量的文件名将用作其变量名称。
startTime	一个必填字段，指示训练数据的开始时间。应为日期时间。
status	模型训练状态。注意：此属性不会被序列化。它只能由服务器填充。

属性详细信息

alignPolicy

alignPolicy?: AlignPolicy

属性值

AlignPolicy

diagnosticsInfo

注意：此属性不会被序列化。它只能由服务器填充。

diagnosticsInfo?: DiagnosticsInfo

属性值

DiagnosticsInfo

displayName

可选字段。最大长度为 24 的模型的名称。

displayName?: string

属性值

string

endTime

必填字段，指示训练数据的结束时间。应为日期时间。

endTime: Date

属性值

Date

errors

创建模型失败时的错误消息。注意：此属性不会被序列化。它只能由服务器填充。

errors?: AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

属性值

AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

slidingWindow

一个可选字段，指示将用于计算后续点的异常分数的上一个点数。

slidingWindow?: number

属性值

number

source

指向输入变量的源链接。每个变量都应是包含两列 timestamp 和 value的 csv 文件。默认情况下，变量的文件名将用作其变量名称。

source: string

属性值

string

startTime

一个必填字段，指示训练数据的开始时间。应为日期时间。

startTime: Date

属性值