TimeSeriesCatalog.DetectAnomalyBySrCnn メソッド

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.TimeSeries.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.TimeSeries v3.0.1

SRCNN アルゴリズムを使用して時系列の異常を検出する Create SrCnnAnomalyEstimator。

public static Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SrCnnAnomalyEstimator DetectAnomalyBySrCnn (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName, int windowSize = 64, int backAddWindowSize = 5, int lookaheadWindowSize = 5, int averagingWindowSize = 3, int judgementWindowSize = 21, double threshold = 0.3);

static member DetectAnomalyBySrCnn : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * int * int * int * int * int * double -> Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SrCnnAnomalyEstimator

<Extension()>
Public Function DetectAnomalyBySrCnn (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, inputColumnName As String, Optional windowSize As Integer = 64, Optional backAddWindowSize As Integer = 5, Optional lookaheadWindowSize As Integer = 5, Optional averagingWindowSize As Integer = 3, Optional judgementWindowSize As Integer = 21, Optional threshold As Double = 0.3) As SrCnnAnomalyEstimator

パラメーター

catalog

TransformsCatalog

変換のカタログ。

outputColumnName

String

の変換の結果として得られる列の inputColumnName名前。 列データは次のベクトルです Double。 ベクトルには、アラート (1 は異常を意味し、0 は正規を意味します)、生スコア、およびスペクトル残差の大きさの 3 つの要素が含まれています。

inputColumnName

String

変換する列の名前。 列データは次の値にする Single必要があります。

windowSize

Int32

スペクトル残差を計算するためのスライディング ウィンドウのサイズ。

backAddWindowSize

Int32

トレーニング ウィンドウの後ろに追加するポイントの数。 次の値を超 windowSizeえる必要はありません。通常は既定値を保持します。

lookaheadWindowSize

Int32

予測で使用される永続ポイントの数。 次の値を超 windowSizeえる必要はありません。通常は既定値を保持します。

averagingWindowSize

Int32

系列の顕著なマップを生成するスライディング ウィンドウのサイズ。 次の値を超 windowSizeえる必要はありません。通常は既定値を保持します。

judgementWindowSize

Int32

各データ ポイントの異常スコアを計算するスライディング ウィンドウのサイズ。 次の値を超える必要 windowSizeはありません。

threshold

Double

異常を特定するためのしきい値、しきい値より大きいスコアは異常と見なされます。 (0,1) にする必要があります

戻り値

SrCnnAnomalyEstimator

例

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class DetectAnomalyBySrCnn
    {
        // This example creates a time series (list of Data with the i-th element
        // corresponding to the i-th time slot). The estimator is applied then to
        // identify spiking points in the series.
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var ml = new MLContext();

            // Generate sample series data with an anomaly
            var data = new List<TimeSeriesData>();
            for (int index = 0; index < 20; index++)
            {
                data.Add(new TimeSeriesData(5));
            }
            data.Add(new TimeSeriesData(10));
            for (int index = 0; index < 5; index++)
            {
                data.Add(new TimeSeriesData(5));
            }

            // Convert data to IDataView.
            var dataView = ml.Data.LoadFromEnumerable(data);

            // Setup the estimator arguments
            string outputColumnName = nameof(SrCnnAnomalyDetection.Prediction);
            string inputColumnName = nameof(TimeSeriesData.Value);

            // The transformed model.
            ITransformer model = ml.Transforms.DetectAnomalyBySrCnn(
                outputColumnName, inputColumnName, 16, 5, 5, 3, 8, 0.35).Fit(
                dataView);

            // Create a time series prediction engine from the model.
            var engine = model.CreateTimeSeriesEngine<TimeSeriesData,
                SrCnnAnomalyDetection>(ml);

            Console.WriteLine($"{outputColumnName} column obtained post-" +
                $"transformation.");

            Console.WriteLine("Data\tAlert\tScore\tMag");

            // Prediction column obtained post-transformation.
            // Data	Alert	Score	Mag

            // Create non-anomalous data and check for anomaly.
            for (int index = 0; index < 20; index++)
            {
                // Anomaly detection.
                PrintPrediction(5, engine.Predict(new TimeSeriesData(5)));
            }

            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.00    0.00
            //5   0   0.03    0.18
            //5   0   0.03    0.18
            //5   0   0.03    0.18
            //5   0   0.03    0.18
            //5   0   0.03    0.18

            // Anomaly.
            PrintPrediction(10, engine.Predict(new TimeSeriesData(10)));

            //10	1	0.47	0.93    <-- alert is on, predicted anomaly

            // Checkpoint the model.
            var modelPath = "temp.zip";
            engine.CheckPoint(ml, modelPath);

            // Load the model.
            using (var file = File.OpenRead(modelPath))
                model = ml.Model.Load(file, out DataViewSchema schema);

            for (int index = 0; index < 5; index++)
            {
                // Anomaly detection.
                PrintPrediction(5, engine.Predict(new TimeSeriesData(5)));
            }

            //5   0   0.31    0.50
            //5   0   0.05    0.30
            //5   0   0.01    0.23
            //5   0   0.00    0.21
            //5   0   0.01    0.25
        }

        private static void PrintPrediction(float value, SrCnnAnomalyDetection
            prediction) =>
            Console.WriteLine("{0}\t{1}\t{2:0.00}\t{3:0.00}", value, prediction
            .Prediction[0], prediction.Prediction[1], prediction.Prediction[2]);

        private class TimeSeriesData
        {
            public float Value;

            public TimeSeriesData(float value)
            {
                Value = value;
            }
        }

        private class SrCnnAnomalyDetection
        {
            [VectorType(3)]
            public double[] Prediction { get; set; }
        }
    }
}