Condividi tramite


Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries Spazio dei nomi

Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.

Classi

IidAnomalyDetectionBaseWrapper

è il wrapper a Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidAnomalyDetectionBaseWrapper.IidAnomalyDetectionBase che calcola i valori p e i punteggi martingale per una sequenza di input presumibilmente i.i.d di float. In altre parole, presuppone che la sequenza di input rappresenti il punteggio di anomalia non elaborato che potrebbe essere stato calcolato tramite un altro processo.

IidChangePointDetector

ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto IidChangePointEstimator.

IidChangePointEstimator

Rilevare una modifica del segnale in una serie temporale distribuita in modo indipendente (i.i.d.) in base alla stima della densità del kernel adattiva e alle martingali.

IidSpikeDetector

ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto IidSpikeEstimator.

IidSpikeEstimator

Rilevare un picco di segnale in una serie temporale distribuita in modo indipendente (i.i.d.) in base alla stima della densità del kernel adattivo.

PredictionFunctionExtensions

Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.

SrCnnAnomalyDetectionBase

Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.

SrCnnAnomalyDetector

ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SrCnnAnomalyEstimator.

SrCnnAnomalyEstimator

Rilevare le anomalie nelle serie temporali usando l'algoritmo Spectral Residual(SR)

SsaAnomalyDetectionBaseWrapper

Wrapper a Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaAnomalyDetectionBaseWrapper.SsaAnomalyDetectionBase che implementa la trasformazione generale di rilevamento anomalie in base alla modellazione di Spectrum singolare della serie temporale. Per informazioni dettagliate sull'analisi dello spettro singolare (SSA), vedere http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.

SsaChangePointDetector

ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SsaChangePointEstimator.

SsaChangePointEstimator

Rilevare i punti di modifica nelle serie temporali usando l'analisi dello spettro singolare.

SsaForecastingBaseWrapper

Wrapper a Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingBaseWrapper.SsaForecastingBase che implementa la trasformazione generale di rilevamento anomalie in base alla modellazione di Spectrum singolare della serie temporale. Per informazioni dettagliate sull'analisi dello spettro singolare (SSA), vedere http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.

SsaForecastingEstimator

Previsioni che usano l'analisi dello spettro singolare.

SsaForecastingTransformer

ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SsaForecastingEstimator.

SsaSpikeDetector

ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SsaSpikeEstimator.

SsaSpikeEstimator

Rilevare i picchi nelle serie temporali usando l'analisi dello spettro singolare.

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst>

Classe che esegue il modello sottoposto a training precedente (e la pipeline di trasformazione precedente) sui dati in memoria, un esempio alla volta. Questa operazione può essere usata anche con pipeline con training che non terminano con un predictor: in questo caso, la stima sarà solo il risultato di tutte le trasformazioni.

Struct

GrowthRatio

Rapporto di crescita. Definito come Growth^(1/TimeSpan).

Enumerazioni

AnomalySide

Lato del rilevamento anomalie.

ErrorFunction

Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.

MartingaleType

Tipo della martingale.

RankSelectionMethod

Metodo di selezione della classificazione per il segnale.