IidSpikeEstimator 클래스
정의
중요
일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.
적응형 커널 밀도 예측에 따라 독립적으로 동일하게 분산된(즉, d.d.) 시계열에서 신호 스파이크를 검색합니다.
public sealed class IidSpikeEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidSpikeDetector>type IidSpikeEstimator = class
inherit TrivialEstimator<IidSpikeDetector>Public NotInheritable Class IidSpikeEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of IidSpikeDetector)- 상속
설명
이 추정기를 만들려면 DetectIidSpike를 사용합니다.
입력 및 출력 열
입력 열이 하나만 있습니다. 입력 열은 값이 Single 시계열의 타임스탬프 값을 나타내는 위치여야 합니다Single.
3개의 요소가 있는 벡터인 열을 생성합니다. 출력 벡터에는 경고 수준(0이 아닌 값은 변경 지점을 의미함), 점수 및 p 값이 순차적으로 포함됩니다.
예측 도구 특성
| 이 추정기는 매개 변수를 학습하기 위해 데이터를 확인해야 합니까? | 아니요 |
| 입력 열 데이터 형식 | Single |
| 출력 열 데이터 형식 | 의 3개 요소 벡터Double |
| ONNX로 내보낼 수 있습니다. | 아니요 |
예측 도구 특성
| 기계 학습 작업 | 이상 감지 |
| 정규화가 필요한가요? | 아니요 |
| 캐싱이 필요한가요? | 아니요 |
| Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet | Microsoft.ML.TimeSeries |
학습 알고리즘 세부 정보
이 트레이너는 시계열에서 수집된 데이터 요소가 동일한 배포(독립적으로 동일하게 분산됨)에서 독립적으로 샘플링된다고 가정합니다. 따라서 현재 타임스탬프의 값을 예상한 다음 타임스탬프의 값으로 볼 수 있습니다. 타임스탬프 $t-1$에서 관찰된 값이 $p$이면 $t$ 타임스탬프의 예측 값도 $p$입니다.
변칙 득점자
타임스탬프의 원시 점수가 계산되면 변칙 점수 구성 요소에 공급되어 해당 타임스탬프에서 최종 변칙 점수를 계산합니다.
p-value를 기반으로 하는 스파이크 검색
p-값 점수는 현재 점이 이상값(스파이크라고도 함)인지 여부를 나타냅니다. 값이 낮을수록 급증할 가능성이 높습니다. p-value 점수는 항상 $[0, 1]$입니다.
이 점수는 원시 점수 분포에 따라 현재 계산된 원시 점수의 p 값입니다. 여기서 분포는 가장 최근의 원시 점수 값을 기준으로 기록에서 특정 깊이까지 예측됩니다. 더 구체적으로, 이 분포는 적응 대역폭의 가우스 커널과 커널 밀도 추정을 사용하여 추정됩니다.
p-value 점수가 $1 - \frac{\text{confidence}}{100}$를 초과하는 경우 관련 타임스탬프는 스파이크 검색에서 0이 아닌 경고 값을 가져올 수 있습니다. 즉, 스파이크 지점이 검색됩니다. $\text{confidence}$는 DetectIidSpike 및 DetectSpikeBySsa의 서명에 정의되어 있습니다.
사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.
메서드
| Fit(IDataView) |
적응형 커널 밀도 예측에 따라 독립적으로 동일하게 분산된(즉, d.d.) 시계열에서 신호 스파이크를 검색합니다. (다음에서 상속됨 TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
변환기에 대한 스키마 전파입니다. 입력 스키마가 제공된 스키마와 같으면 데이터의 출력 스키마를 반환합니다. |
확장 메서드
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점을 두는 것이 유용합니다. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다. |