Train Multivariate Model - Train Multivariate Model

多変量異常検出モデルを作成してトレーニングします。 この要求には、外部からアクセス可能な Azure ストレージの URI (可能であれば Shared Access Signature URI) を示すソース パラメーターを含める必要があります。 モデルの生成で使用されたすべての時系列を 1 つのファイルに zip 圧縮する必要があります。 各時系列は、最初の列がタイムスタンプで、2 番目の列が値である 1 つの CSV ファイルに含まれます。

POST {Endpoint}/anomalydetector/{ApiVersion}/multivariate/models

URI パラメーター

Name In Required Type Description
ApiVersion
path True
  • string

Anomaly Detector API バージョン (v1.0 など)。

Endpoint
path True
  • string

サポートされている Cognitive Services エンドポイント (プロトコルとホスト名など): https://westus2.api.cognitive.microsoft.com

要求ヘッダー

Name Required Type Description
Ocp-Apim-Subscription-Key True
  • string

要求本文

Name Required Type Description
endTime True
  • string

トレーニング データの終了時刻を示す必須フィールド。 日付/時刻にする必要があります。

source True
  • string

入力変数へのソース リンク。 各変数は、2 つの列 timestampvalueを含む csv ファイルである必要があります。 既定では、変数のファイル名が変数名として使用されます。

startTime True
  • string

トレーニング データの開始時刻を示す必須フィールド。 日付/時刻にする必要があります。

alignPolicy
displayName
  • string

省略可能なフィールド。 最大長が 24 であるモデルの名前。

slidingWindow
  • integer

省略可能なフィールド。後続のポイントの異常スコアの計算に使用される前のポイントの数を示します。

応答

Name Type Description
201 Created

多変量異常検出モデルを作成してトレーニングします。

Headers

  • Location: string
Other Status Codes

エラー応答

Headers

  • x-ms-error-code: string

セキュリティ

Ocp-Apim-Subscription-Key

Type: apiKey
In: header

Train Multivariate model

Sample Request

POST {Endpoint}/anomalydetector/v1.1-preview.1/multivariate/models


{
  "slidingWindow": 20,
  "alignPolicy": {
    "alignMode": "Outer",
    "fillNAMethod": "Linear",
    "paddingValue": 0
  },
  "source": "https://multiadsample.blob.core.windows.net/data/sample_data_2_1000.zip?sp=rl&st=2020-12-04T06:03:47Z&se=2022-12-05T06:03:00Z&sv=2019-12-12&sr=b&sig=AZTbvZ7fcp3MdqGY%2FvGHJXJjUgjS4DneCGl7U5omq5c%3D",
  "startTime": "2019-04-01T00:00:00Z",
  "endTime": "2019-04-02T00:00:00Z",
  "displayName": "Devops-MultiAD"
}

Sample Response

Location: {Endpoint}/anomalydetector/v1.1-preview/multivariate/models/{modelId}
Content-Type: application/json
x-ms-error-code: Error Code
{
  "code": "Error Code",
  "message": "Error Message"
}

定義

alignMode

異なる変数を同じ時間範囲に配置する方法を示す省略可能なフィールド。 内部または外側。

AlignPolicy
DiagnosticsInfo
ErrorResponse
fillNAMethod

省略可能なフィールド。欠損値の入力方法を示します。 前、後続、線形、ゼロ、固定、および NotFill のいずれか。 alignMode が Outer の場合は、NotFill に設定できません。

ModelInfo

状態、エラーを含むモデルの結果をトレーニングし、モデルと変数の情報を診断します。

ModelState
modelStatus

モデルトレーニングの状態。

VariableState

alignMode

異なる変数を同じ時間範囲に配置する方法を示す省略可能なフィールド。 内部または外側。

Name Type Description
Inner
  • string
Outer
  • string

AlignPolicy

Name Type Description
alignMode

異なる変数を同じ時間範囲に配置する方法を示す省略可能なフィールド。 内部または外側。

fillNAMethod

省略可能なフィールド。欠損値の入力方法を示します。 前、後続、線形、ゼロ、固定、および NotFill のいずれか。 alignMode が Outer の場合は、NotFill に設定できません。

paddingValue
  • number

省略可能なフィールド。 fillNAMethod が固定の場合は必須です。

DiagnosticsInfo

Name Type Description
modelState
variableStates

ErrorResponse

Name Type Description
code
  • string

エラー コード。

message
  • string

サービスによって報告されたエラーを説明するメッセージ。

fillNAMethod

省略可能なフィールド。欠損値の入力方法を示します。 前、後続、線形、ゼロ、固定、および NotFill のいずれか。 alignMode が Outer の場合は、NotFill に設定できません。

Name Type Description
Fixed
  • string
Linear
  • string
NotFill
  • string
Previous
  • string
Subsequent
  • string
Zero
  • string

ModelInfo

状態、エラーを含むモデルの結果をトレーニングし、モデルと変数の情報を診断します。

Name Type Description
alignPolicy
diagnosticsInfo
displayName
  • string

省略可能なフィールド。 最大長が 24 であるモデルの名前。

endTime
  • string

トレーニング データの終了時刻を示す必須フィールド。 日付/時刻にする必要があります。

errors

モデルの作成に失敗した場合のエラー メッセージ。

slidingWindow
  • integer

省略可能なフィールド。後続のポイントの異常スコアの計算に使用される前のポイントの数を示します。

source
  • string

入力変数へのソース リンク。 各変数は、2 つの列 timestampvalueを含む csv ファイルである必要があります。 既定では、変数のファイル名が変数名として使用されます。

startTime
  • string

トレーニング データの開始時刻を示す必須フィールド。 日付/時刻にする必要があります。

status

モデルトレーニングの状態。

ModelState

Name Type Description
epochIds
  • integer[]

エポック ID

latenciesInSeconds
  • number[]
trainLosses
  • number[]
validationLosses
  • number[]

modelStatus

モデルトレーニングの状態。

Name Type Description
CREATED
  • string
FAILED
  • string
READY
  • string
RUNNING
  • string

VariableState

Name Type Description
effectiveCount
  • integer

カウントされた有効ポイントの数。

endTime
  • string

変数の終了時刻。

filledNARatio
  • number

変数の塗りつぶされた NaN 値の割合。

startTime
  • string

変数の開始時刻。

variable
  • string

変数名。