DetectChangePointRequest interface

変更ポイント検出の要求。

プロパティ

customInterval	カスタム間隔は、標準以外の時間間隔を設定するために使用されます。たとえば、系列が 5 分の場合、要求は {"granularity":"minutely"、"customInterval":5} として設定できます。
granularity	使用できるのは、年単位、月単位、週単位、日単位、時間単位、分単位、または第 2 回のいずれかです。粒度は、入力系列が有効かどうかを確認するために使用されます。
period	省略可能な引数。時系列の定期的な値。値が null であるか、存在しない場合には、API が自動で期間を決定します。
series	時系列データポイント。ポイントは、変更ポイントの検出結果と一致するように、タイムスタンプで昇順に並べ替える必要があります。
stableTrendWindow	省略可能な引数、高度なモデルパラメーター、既定の stableTrendWindow が検出に使用されます。
threshold	省略可能な引数、高度なモデルパラメーター (0.0 から 1.0 の間) は、値が小さいほど、傾向エラーが大きくなります。つまり、変更ポイントが少なくなります。

カスタム間隔は、標準以外の時間間隔を設定するために使用されます。たとえば、系列が 5 分の場合、要求は {"granularity":"minutely"、"customInterval":5} として設定できます。

customInterval?: number

number

使用できるのは、年単位、月単位、週単位、日単位、時間単位、分単位、または第 2 回のいずれかです。粒度は、入力系列が有効かどうかを確認するために使用されます。

granularity: TimeGranularity

省略可能な引数。時系列の定期的な値。値が null であるか、存在しない場合には、API が自動で期間を決定します。

period?: number

number

時系列データポイント。ポイントは、変更ポイントの検出結果と一致するように、タイムスタンプで昇順に並べ替える必要があります。

series: TimeSeriesPoint[]

省略可能な引数、高度なモデルパラメーター、既定の stableTrendWindow が検出に使用されます。

stableTrendWindow?: number

number

省略可能な引数、高度なモデルパラメーター (0.0 から 1.0 の間) は、値が小さいほど、傾向エラーが大きくなります。つまり、変更ポイントが少なくなります。

threshold?: number

number