DetectRequest interface

套件:

@azure/ai-anomaly-detector

整個或最後一個異常偵測的要求。

屬性

customInterval	自訂間隔可用來設定非標準時間間隔，例如，如果數列是 5 分鐘，則可以將要求設定為 {「granularity」：「minutely」， 「customInterval」：5}。
granularity	選擇性引數可以是每年、每月、每週、每日、每小時、分鐘、秒、微秒或無。 如果資料細微性不存在，則預設不會有資料細微性。 如果細微性為 none，時間序列點中的 timestamp 屬性可能不存在。
imputeFixedValue	用來指定要填滿的值，當資料細微性不是 「none」 且 imputeMode 為 「fixed」 時，就會使用它。
imputeMode	用來指定如何處理輸入序列中的遺漏值，當資料細微性不是「none」 時，就會使用它。
maxAnomalyRatio	選擇性引數、進階模型參數、時間序列中的異常率上限。
period	選擇性引數，時間序列的定期值。 如果值為 null 或未顯示，API 將會自動決定該期間。
sensitivity	選擇性引數、進階模型參數，介於 0-99 之間，值越低，邊界值就越大，表示將接受較少的異常。
series	時間序列資料點。 點應該以遞增順序依時間戳記排序，以符合異常偵測結果。 如果資料未正確排序或有重複的時間戳記，API 將無法運作。 在這種情況下，將會傳回錯誤訊息。

屬性詳細資料

customInterval

自訂間隔可用來設定非標準時間間隔，例如，如果數列是 5 分鐘，則可以將要求設定為 {「granularity」：「minutely」， 「customInterval」：5}。

customInterval?: number

屬性值

number

granularity

選擇性引數可以是每年、每月、每週、每日、每小時、分鐘、秒、微秒或無。 如果資料細微性不存在，則預設不會有資料細微性。 如果細微性為 none，時間序列點中的 timestamp 屬性可能不存在。

granularity?: TimeGranularity

屬性值

TimeGranularity

imputeFixedValue

用來指定要填滿的值，當資料細微性不是 「none」 且 imputeMode 為 「fixed」 時，就會使用它。

imputeFixedValue?: number

屬性值

number

imputeMode

用來指定如何處理輸入序列中的遺漏值，當資料細微性不是「none」 時，就會使用它。

imputeMode?: string

屬性值

string

maxAnomalyRatio

選擇性引數、進階模型參數、時間序列中的異常率上限。

maxAnomalyRatio?: number

屬性值

number

period

選擇性引數，時間序列的定期值。 如果值為 null 或未顯示，API 將會自動決定該期間。

period?: number

屬性值

number

sensitivity

選擇性引數、進階模型參數，介於 0-99 之間，值越低，邊界值就越大，表示將接受較少的異常。

sensitivity?: number

屬性值

number

series

時間序列資料點。 點應該以遞增順序依時間戳記排序，以符合異常偵測結果。 如果資料未正確排序或有重複的時間戳記，API 將無法運作。 在這種情況下，將會傳回錯誤訊息。

series: TimeSeriesPoint[]

屬性值

TimeSeriesPoint[]