DetectLastPointResponse interface

Paket:

@azure/ai-anomaly-detector

Respons deteksi anomali terakhir.

Properti

expectedValue	Nilai poin terbaru yang diharapkan.
isAnomaly	Status anomali titik terbaru, benar berarti titik terbaru adalah anomali baik ke arah negatif atau arah positif.
isNegativeAnomaly	Status anomali ke arah negatif dari titik terbaru. Benar berarti poin terbaru adalah anomali dan nilai riilnya lebih kecil dari yang diharapkan.
isPositiveAnomaly	Status anomali ke arah positif titik terbaru. Benar berarti titik terbaru adalah anomali dan nilai nyatanya lebih besar dari yang diharapkan.
lowerMargin	Margin bawah titik terbaru. LowerMargin digunakan untuk menghitung LowerBoundary, yang sama dengan expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin.
period	Frekuensi yang diekstrak dari seri, nol berarti tidak ada pola berulang yang ditemukan.
severity	Skor tingkat keparahan untuk titik input terakhir. Semakin besar nilainya, semakin sever anomalinya. Untuk titik normal, "tingkat keparahan" selalu 0.
suggestedWindow	Titik seri input yang disarankan diperlukan untuk mendeteksi titik terbaru.
upperMargin	Margin atas titik terbaru. UpperMargin digunakan untuk menghitung upperBoundary, yang sama dengan expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin. Jika nilai titik terbaru adalah antara batas atas dan batas bawah, itu harus diperlakukan sebagai nilai normal. Dengan menyesuaikan nilai marginScale, status anomali titik terbaru dapat diubah.

Detail Properti

expectedValue

Nilai poin terbaru yang diharapkan.

expectedValue: number

Nilai Properti

number

isAnomaly

Status anomali titik terbaru, benar berarti titik terbaru adalah anomali baik ke arah negatif atau arah positif.

isAnomaly: boolean

Nilai Properti

boolean

isNegativeAnomaly

Status anomali ke arah negatif dari titik terbaru. Benar berarti poin terbaru adalah anomali dan nilai riilnya lebih kecil dari yang diharapkan.

isNegativeAnomaly: boolean

Nilai Properti

boolean

isPositiveAnomaly

Status anomali ke arah positif titik terbaru. Benar berarti titik terbaru adalah anomali dan nilai nyatanya lebih besar dari yang diharapkan.

isPositiveAnomaly: boolean

Nilai Properti

boolean

lowerMargin

Margin bawah titik terbaru. LowerMargin digunakan untuk menghitung LowerBoundary, yang sama dengan expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin.

lowerMargin: number

Nilai Properti

number

period

Frekuensi yang diekstrak dari seri, nol berarti tidak ada pola berulang yang ditemukan.

period: number

Nilai Properti

number

severity

Skor tingkat keparahan untuk titik input terakhir. Semakin besar nilainya, semakin sever anomalinya. Untuk titik normal, "tingkat keparahan" selalu 0.

severity?: number

Nilai Properti

number

suggestedWindow

Titik seri input yang disarankan diperlukan untuk mendeteksi titik terbaru.

suggestedWindow: number

Nilai Properti

number

upperMargin

Margin atas titik terbaru. UpperMargin digunakan untuk menghitung upperBoundary, yang sama dengan expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin. Jika nilai titik terbaru adalah antara batas atas dan batas bawah, itu harus diperlakukan sebagai nilai normal. Dengan menyesuaikan nilai marginScale, status anomali titik terbaru dapat diubah.

upperMargin: number

Nilai Properti

number