UnivariateLastDetectionResult Classe

Définition

Espace de noms:

Azure.AI.AnomalyDetector

Assembly:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

Paquet:

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

Source:

UnivariateLastDetectionResult.cs

Réponse de la dernière détection d’anomalie.

public class UnivariateLastDetectionResult

type UnivariateLastDetectionResult = class

Public Class UnivariateLastDetectionResult

Héritage

Object

UnivariateLastDetectionResult

Propriétés

ExpectedValue	Valeur attendue du point le plus récent.
IsAnomaly	Anomalie status du dernier point. True signifie que le point le plus récent est une anomalie, soit dans la direction négative, soit dans la direction positive.
IsNegativeAnomaly	L’anomalie status du dernier point dans une direction négative. True signifie que le point le plus récent est une anomalie et que sa valeur réelle est inférieure à celle attendue.
IsPositiveAnomaly	L’anomalie status du dernier point dans une direction positive. True signifie que le point le plus récent est une anomalie et que sa valeur réelle est supérieure à celle attendue.
LowerMargin	Marge inférieure du point le plus récent. LowerMargin est utilisé pour calculer lowerBoundary, qui est égal à expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin.
Period	Fréquence extraite de la série. Zéro signifie qu’aucun modèle récurrent n’a été trouvé.
Severity	Score de gravité pour le dernier point d’entrée. Plus la valeur est élevée, plus l’anomalie est grave. Pour les points normaux, la gravité est toujours égale à 0.
SuggestedWindow	Suggestions de points de série d’entrée nécessaires à la détection du point le plus récent.
UpperMargin	Marge supérieure du point le plus récent. UpperMargin est utilisé pour calculer upperBoundary, qui est égal à expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin. Si la valeur du point le plus récent est comprise entre upperBoundary et lowerBoundary, elle doit être traitée comme une valeur normale. L’ajustement de la valeur marginScale permet de modifier l’anomalie status du point le plus récent.