AnomalyDetectorClientModelInfo interface

Paquete:

@azure/ai-anomaly-detector

Entrene el resultado de un modelo, incluidos el estado, los errores y la información de diagnóstico para el modelo y las variables.

Propiedades

alignPolicy
diagnosticsInfo	NOTA: Esta propiedad no se serializará. Solo el servidor puede rellenarlo.
displayName	Campo opcional. Nombre del modelo cuya longitud máxima es 24.
endTime	Campo obligatorio, que indica la hora de finalización de los datos de entrenamiento. Debe ser de fecha y hora.
errors	Mensajes de error cuando no se pudo crear un modelo. NOTA: Esta propiedad no se serializará. Solo el servidor puede rellenarlo.
slidingWindow	Campo opcional, que indica cuántos puntos anteriores se usarán para calcular la puntuación de anomalías del punto posterior.
source	Vínculo de origen a las variables de entrada. Cada variable debe ser un archivo CSV con dos columnas y timestampvalue. De forma predeterminada, el nombre de archivo de la variable se usará como nombre de variable.
startTime	Campo obligatorio, que indica la hora de inicio de los datos de entrenamiento. Debe ser de fecha y hora.
status	Estado de entrenamiento del modelo. NOTA: Esta propiedad no se serializará. Solo el servidor puede rellenarlo.

Detalles de las propiedades

alignPolicy

alignPolicy?: AlignPolicy

Valor de propiedad

AlignPolicy

diagnosticsInfo

NOTA: Esta propiedad no se serializará. Solo el servidor puede rellenarlo.

diagnosticsInfo?: DiagnosticsInfo

Valor de propiedad

DiagnosticsInfo

displayName

Campo opcional. Nombre del modelo cuya longitud máxima es 24.

displayName?: string

Valor de propiedad

string

endTime

Campo obligatorio, que indica la hora de finalización de los datos de entrenamiento. Debe ser de fecha y hora.

endTime: Date

Valor de propiedad

Date

errors

Mensajes de error cuando no se pudo crear un modelo. NOTA: Esta propiedad no se serializará. Solo el servidor puede rellenarlo.

errors?: AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

Valor de propiedad

AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

slidingWindow

Campo opcional, que indica cuántos puntos anteriores se usarán para calcular la puntuación de anomalías del punto posterior.

slidingWindow?: number

Valor de propiedad

number

source

Vínculo de origen a las variables de entrada. Cada variable debe ser un archivo CSV con dos columnas y timestampvalue. De forma predeterminada, el nombre de archivo de la variable se usará como nombre de variable.

source: string

Valor de propiedad

string

startTime

Campo obligatorio, que indica la hora de inicio de los datos de entrenamiento. Debe ser de fecha y hora.

startTime: Date

Valor de propiedad

Date

status

Estado de entrenamiento del modelo. NOTA: Esta propiedad no se serializará. Solo el servidor puede rellenarlo.

status?: AnomalyDetectorClientModelStatus

Valor de propiedad

AnomalyDetectorClientModelStatus