AnomalyDetectorClient.DetectUnivariateChangePoint Méthode

Définition

Espace de noms:

Azure.AI.AnomalyDetector

Assembly:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

Paquet:

Azure.AI.AnomalyDetector v3.0.0-preview.7

Surcharges

DetectUnivariateChangePoint(UnivariateChangePointDetectionOptions, CancellationToken)	Détectez le point de modification pour l’ensemble de la série.
DetectUnivariateChangePoint(RequestContent, RequestContext)	[Méthode de protocole] Détecter le point de modification pour l’ensemble de la série Cette méthode de protocole permet la création explicite de la demande et le traitement de la réponse pour les scénarios avancés. Essayez d’abord la surcharge de commodité plus simple DetectUnivariateChangePoint(UnivariateChangePointDetectionOptions, CancellationToken) avec des modèles fortement typés.

DetectUnivariateChangePoint(UnivariateChangePointDetectionOptions, CancellationToken)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

Détectez le point de modification pour l’ensemble de la série.

public virtual Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionResult> DetectUnivariateChangePoint (Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member DetectUnivariateChangePoint : Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionResult>
override this.DetectUnivariateChangePoint : Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionResult>

Public Overridable Function DetectUnivariateChangePoint (options As UnivariateChangePointDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Response(Of UnivariateChangePointDetectionResult)

Paramètres

options

UnivariateChangePointDetectionOptions

Méthode de détection d’anomalie univariée.

cancellationToken

CancellationToken

Jeton d’annulation à utiliser.

Retours

Response<UnivariateChangePointDetectionResult>

Exceptions

ArgumentNullException

options a la valeur null.

Exemples

Cet exemple montre comment appeler DetectUnivariateChangePoint avec les paramètres requis.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var options = new UnivariateChangePointDetectionOptions(new TimeSeriesPoint[] 
{
    new TimeSeriesPoint(3.14f)
{
        Timestamp = DateTimeOffset.UtcNow,
    }
}, TimeGranularity.Yearly)
{
    CustomInterval = 1234,
    Period = 1234,
    StableTrendWindow = 1234,
    Threshold = 3.14f,
};
var result = client.DetectUnivariateChangePoint(options);

Remarques

Évaluez le score de point de modification de chaque point de série.

DetectUnivariateChangePoint(RequestContent, RequestContext)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

[Méthode de protocole] Détecter le point de modification pour l’ensemble de la série

• Cette méthode de protocole permet la création explicite de la demande et le traitement de la réponse pour les scénarios avancés.
• Essayez d’abord la surcharge de commodité plus simple DetectUnivariateChangePoint(UnivariateChangePointDetectionOptions, CancellationToken) avec des modèles fortement typés.

public virtual Azure.Response DetectUnivariateChangePoint (Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);

abstract member DetectUnivariateChangePoint : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response
override this.DetectUnivariateChangePoint : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response

Public Overridable Function DetectUnivariateChangePoint (content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Response

Paramètres

content

RequestContent

Contenu à envoyer en tant que corps de la demande.

context

RequestContext

Contexte de demande, qui peut remplacer les comportements par défaut du pipeline client par appel.

Retours

Response

Réponse retournée par le service.

Exceptions

ArgumentNullException

content a la valeur null.

RequestFailedException

Le service a retourné un code de status non réussi.

Exemples

Cet exemple montre comment appeler DetectUnivariateChangePoint avec le contenu de requête requis et comment analyser le résultat.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var data = new {
    series = new[] {
        new {
            value = 123.45f,
        }
    },
    granularity = "yearly",
};

Response response = client.DetectUnivariateChangePoint(RequestContent.Create(data));

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.ToString());

Cet exemple montre comment appeler DetectUnivariateChangePoint avec tout le contenu de la demande et comment analyser le résultat.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var data = new {
    series = new[] {
        new {
            timestamp = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
            value = 123.45f,
        }
    },
    granularity = "yearly",
    customInterval = 1234,
    period = 1234,
    stableTrendWindow = 1234,
    threshold = 123.45f,
};

Response response = client.DetectUnivariateChangePoint(RequestContent.Create(data), new RequestContext());

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("period").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("isChangePoint")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("confidenceScores")[0].ToString());

Remarques

Évaluer le score de point de modification de chaque point de série

Vous trouverez ci-dessous le schéma JSON pour les charges utiles de demande et de réponse.

Corps de la demande :

Schéma pour UnivariateChangePointDetectionOptions:

{
  series: [
    {
      timestamp: string (date & time), # Optional.
      value: number, # Required.
    }
  ], # Required.
  granularity: "yearly" | "monthly" | "weekly" | "daily" | "hourly" | "minutely" | "secondly" | "microsecond" | "none", # Required.
  customInterval: number, # Optional.
  period: number, # Optional.
  stableTrendWindow: number, # Optional.
  threshold: number, # Optional.
}

Corps de réponse :

Schéma pour UnivariateChangePointDetectionResult:

{
  period: number, # Optional.
  isChangePoint: [boolean], # Optional.
  confidenceScores: [number], # Optional.
}