Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries Namespace

Namespace, der Zeitreihendatentransformationskomponenten enthält.

Klassen

IidAnomalyDetectionBaseWrapper	Dies ist der Wrapper, der Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidAnomalyDetectionBaseWrapper.IidAnomalyDetectionBase die P-Werte und Martingale-Bewertungen für eine angeblich i.i.d-Eingabesequenz von Floats berechnet. Mit anderen Worten, es wird davon ausgegangen, dass die Eingabesequenz die unformatierte Anomaliebewertung darstellt, die möglicherweise über einen anderen Prozess berechnet wurde.
IidChangePointDetector	ITransformer aus der Anpassung eines IidChangePointEstimator.
IidChangePointEstimator	Erkennen Sie eine Signaländerung auf einer unabhängigen identisch verteilten (i.i.d.) Zeitreihe basierend auf adaptiver Kerneldichteschätzung und Martingales.
IidSpikeDetector	ITransformer aus der Anpassung eines IidSpikeEstimator.
IidSpikeEstimator	Erkennen Sie eine Signalspitze auf einer unabhängig verteilten (i.i.d.) Zeitreihe basierend auf der adaptiven Kerneldichteschätzung.
PredictionFunctionExtensions	Namespace, der Zeitreihendatentransformationskomponenten enthält.
SrCnnAnomalyDetectionBase	Namespace, der Zeitreihendatentransformationskomponenten enthält.
SrCnnAnomalyDetector	ITransformer aus der Anpassung eines SrCnnAnomalyEstimator.
SrCnnAnomalyEstimator	Erkennen von Anomalien in Zeitreihen mithilfe des Spectral Residual(SR)-Algorithmus
SsaAnomalyDetectionBaseWrapper	Der Wrapper, der Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaAnomalyDetectionBaseWrapper.SsaAnomalyDetectionBase die allgemeine Anomalieerkennungstransformation basierend auf der Singular Spectrum-Modellierung der Zeitreihe implementiert. Weitere Informationen zur Singular Spectrum Analysis (SSA) finden Sie unter http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaChangePointDetector	ITransformer aus der Anpassung eines SsaChangePointEstimator.
SsaChangePointEstimator	Erkennen von Änderungspunkten in der Zeitreihe mithilfe der Singular Spectrum Analysis.
SsaForecastingBaseWrapper	Der Wrapper, der Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingBaseWrapper.SsaForecastingBase die allgemeine Anomalieerkennungstransformation basierend auf der Singular Spectrum-Modellierung der Zeitreihe implementiert. Weitere Informationen zur Singular Spectrum Analysis (SSA) finden Sie unter http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaForecastingEstimator	Prognosen mithilfe der Singular-Spektrumanalyse.
SsaForecastingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines SsaForecastingEstimator.
SsaSpikeDetector	ITransformer aus der Anpassung eines SsaSpikeEstimator.
SsaSpikeEstimator	Erkennen Sie Spitzen in Zeitreihen mithilfe der Singular Spectrum Analysis.
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst>	Eine Klasse, die das zuvor trainierte Modell (und die vorherige Transformationspipeline) in den Speicherdaten ausführt, z. B. gleichzeitig. Dies kann auch mit trainierten Pipelines verwendet werden, die nicht mit einem Prädiktor enden: In diesem Fall wird die "Prognose" nur das Ergebnis aller Transformationen sein.

Strukturen

GrowthRatio

Wachstumsverhältnis. Definiert als Wachstum^(1/TimeSpan).

Enumerationen

AnomalySide	Die Seite der Anomalieerkennung.
ErrorFunction	Namespace, der Zeitreihendatentransformationskomponenten enthält.
MartingaleType	Der Typ der Martingale.
RankSelectionMethod	Bewertungsauswahlmethode für das Signal.