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DetectRequest interface

包:

@azure/ai-anomaly-detector

整个或最后一个异常情况检测的请求。

属性

customInterval	自定义间隔用于设置非标准时间间隔，例如，如果序列为 5 分钟，则可以将请求设置为 {“granularity”：“minutely”， “customInterval”：5}。
granularity	可选参数，可以是每年、每月、每周、每日、每小时、分钟、秒、微秒或无。 如果粒度不存在，则默认为“无”。 如果粒度为 none，则时序点中的时间戳属性可能不存在。
imputeFixedValue	用于指定要填充的值，当粒度不是“none”且 imputeMode 为“fixed”时使用该值。
imputeMode	用于指定如何处理输入序列中的缺失值，在粒度不是“none”时使用。
maxAnomalyRatio	可选参数、高级模型参数、时序中的最大异常比率。
period	可选参数，时序的周期值。 如果值为 null 或不存在，则 API 将自动确定周期。
sensitivity	可选参数，高级模型参数，介于 0-99 之间，值越低，边距值越大，这意味着接受的异常情况越少。
series	时序数据点。 应按时间戳按升序对点进行排序，以匹配异常情况检测结果。 如果数据排序不正确或时间戳重复，则 API 将不起作用。 在这种情况下，将返回错误消息。

属性详细信息

customInterval

自定义间隔用于设置非标准时间间隔，例如，如果序列为 5 分钟，则可以将请求设置为 {“granularity”：“minutely”， “customInterval”：5}。

customInterval?: number

属性值

number

granularity

可选参数，可以是每年、每月、每周、每日、每小时、分钟、秒、微秒或无。 如果粒度不存在，则默认为“无”。 如果粒度为 none，则时序点中的时间戳属性可能不存在。

granularity?: TimeGranularity

属性值

TimeGranularity

imputeFixedValue

用于指定要填充的值，当粒度不是“none”且 imputeMode 为“fixed”时使用该值。

imputeFixedValue?: number

属性值

number

imputeMode

用于指定如何处理输入序列中的缺失值，在粒度不是“none”时使用。

imputeMode?: string

属性值

string

maxAnomalyRatio

可选参数、高级模型参数、时序中的最大异常比率。

maxAnomalyRatio?: number

属性值

number

period

可选参数，时序的周期值。 如果值为 null 或不存在，则 API 将自动确定周期。

period?: number

属性值

number

sensitivity

可选参数，高级模型参数，介于 0-99 之间，值越低，边距值越大，这意味着接受的异常情况越少。

sensitivity?: number

属性值

number

series

时序数据点。 应按时间戳按升序对点进行排序，以匹配异常情况检测结果。 如果数据排序不正确或时间戳重复，则 API 将不起作用。 在这种情况下，将返回错误消息。

series: TimeSeriesPoint[]

属性值

TimeSeriesPoint[]