ChangePointDetectRequest interface
Eine Schnittstelle, die ChangePointDetectRequest darstellt.
Eigenschaften
custom |
Benutzerdefiniertes Intervall wird verwendet, um ein nicht standardmäßiges Zeitintervall festzulegen, z. B. wenn die Reihe 5 Minuten beträgt, kann die Anforderung als {"granularity":"minutely", "customInterval":5} festgelegt werden. |
granularity | Kann nur eine von jährlich, monatlich, wöchentlich, täglich, stündlich, minütlich oder zweiten sein. Granularität wird verwendet, um zu überprüfen, ob Eingabereihen gültig sind. Mögliche Werte sind: "jährlich", "monatlich", "wöchentlich", "täglich", "stündlich", "minütlich", "zweiten" |
period | Optionales Argument, periodischer Wert einer Zeitreihe. Wenn der Wert NULL oder nicht vorhanden sind, bestimmt die API den Zeitraum automatisch. |
series | Zeitreihendatenpunkte. Punkte sollten nach Zeitstempel in aufsteigender Reihenfolge sortiert werden, um dem Ergebnis der Änderungspunkterkennung zu entsprechen. |
stable |
Optionales Argument, erweiterter Modellparameter, ein standard stableTrendWindow wird bei der Erkennung verwendet. |
threshold | Optionales Argument, erweiterter Modellparameter, zwischen 0.0 und 1.0, je niedriger der Wert ist, desto größer ist der Trendfehler, was bedeutet, dass weniger Änderungspunkt akzeptiert wird. |
Details zur Eigenschaft
customInterval
Benutzerdefiniertes Intervall wird verwendet, um ein nicht standardmäßiges Zeitintervall festzulegen, z. B. wenn die Reihe 5 Minuten beträgt, kann die Anforderung als {"granularity":"minutely", "customInterval":5} festgelegt werden.
customInterval?: number
Eigenschaftswert
number
granularity
Kann nur eine von jährlich, monatlich, wöchentlich, täglich, stündlich, minütlich oder zweiten sein. Granularität wird verwendet, um zu überprüfen, ob Eingabereihen gültig sind. Mögliche Werte sind: "jährlich", "monatlich", "wöchentlich", "täglich", "stündlich", "minütlich", "zweiten"
granularity: Granularity
Eigenschaftswert
period
Optionales Argument, periodischer Wert einer Zeitreihe. Wenn der Wert NULL oder nicht vorhanden sind, bestimmt die API den Zeitraum automatisch.
period?: number
Eigenschaftswert
number
series
Zeitreihendatenpunkte. Punkte sollten nach Zeitstempel in aufsteigender Reihenfolge sortiert werden, um dem Ergebnis der Änderungspunkterkennung zu entsprechen.
series: Point[]
Eigenschaftswert
Point[]
stableTrendWindow
Optionales Argument, erweiterter Modellparameter, ein standard stableTrendWindow wird bei der Erkennung verwendet.
stableTrendWindow?: number
Eigenschaftswert
number
threshold
Optionales Argument, erweiterter Modellparameter, zwischen 0.0 und 1.0, je niedriger der Wert ist, desto größer ist der Trendfehler, was bedeutet, dass weniger Änderungspunkt akzeptiert wird.
threshold?: number
Eigenschaftswert
number
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