Train Multivariate Model - Train Multivariate Model

다변량 변칙 검색 모델을 만들고 학습합니다. 요청은 외부에서 액세스할 수 있는 Azure Storage URI(가급적 공유 액세스 서명 URI)를 나타내는 원본 매개 변수를 포함해야 합니다. 모델 생성에 사용된 모든 시계열은 파일 하나로 압축해야 합니다. 각 시계열은 첫 번째 열이 타임스탬프이고 두 번째 열이 값인 단일 CSV 파일에 있습니다.

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

URI 매개 변수

Name In Required Type Description
ApiVersion
path True
  • string

Anomaly Detector API 버전(예: v1.0).

Endpoint
path True
  • string

지원되는 Cognitive Services 엔드포인트(프로토콜 및 호스트 이름( 예: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

요청 헤더

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

요청 본문

Name Required Type Description
endTime True
  • string

학습 데이터의 종료 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.

source True
  • string

입력 변수에 대한 원본 링크입니다. 각 변수는 두 개의 열이 있는 csv 파일이어야 합니다value. timestamp 기본적으로 변수의 파일 이름은 변수 이름으로 사용됩니다.

startTime True
  • string

학습 데이터의 시작 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.

alignPolicy
displayName
  • string

선택적 필드입니다. 최대 길이가 24인 모델의 이름입니다.

slidingWindow
  • integer

다음 점의 변칙 점수를 계산하는 데 사용할 이전 점 수를 나타내는 선택적 필드입니다.

응답

Name Type Description
201 Created

다변량 변칙 검색 모델을 만들고 학습합니다.

Headers

  • Location: string
Other Status Codes

오류 응답

Headers

  • x-ms-error-code: string

보안

Ocp-Apim-Subscription-Key

Type: apiKey
In: header

예제

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"
}

정의

alignMode

다른 변수를 동일한 시간 범위에 맞추는 방법을 나타내는 선택적 필드입니다. 내부 또는 외부 중 하나.

AlignPolicy
DiagnosticsInfo
ErrorResponse
fillNAMethod

누락된 값을 채우는 방법을 나타내는 선택적 필드입니다. 이전, 후속, 선형, 0, 고정 및 NotFill 중 하나입니다. alignMode가 Outer인 경우 NotFill로 설정할 수 없습니다.

ModelInfo

상태, 오류 및 모델 및 변수에 대한 진단 정보를 포함하여 모델의 결과를 학습시킵니다.

ModelState
modelStatus

모델 학습 상태입니다.

VariableState

alignMode

다른 변수를 동일한 시간 범위에 맞추는 방법을 나타내는 선택적 필드입니다. 내부 또는 외부 중 하나.

Name Type Description
Inner
  • string
Outer
  • string

AlignPolicy

Name Type Description
alignMode

다른 변수를 동일한 시간 범위에 맞추는 방법을 나타내는 선택적 필드입니다. 내부 또는 외부 중 하나.

fillNAMethod

누락된 값을 채우는 방법을 나타내는 선택적 필드입니다. 이전, 후속, 선형, 0, 고정 및 NotFill 중 하나입니다. alignMode가 Outer인 경우 NotFill로 설정할 수 없습니다.

paddingValue
  • number

선택적 필드입니다. fillNAMethod가 고정된 경우 필요합니다.

DiagnosticsInfo

Name Type Description
modelState
variableStates

ErrorResponse

Name Type Description
code
  • string

오류 코드입니다.

message
  • string

서비스에서 보고한 오류를 설명하는 메시지입니다.

fillNAMethod

누락된 값을 채우는 방법을 나타내는 선택적 필드입니다. 이전, 후속, 선형, 0, 고정 및 NotFill 중 하나입니다. alignMode가 Outer인 경우 NotFill로 설정할 수 없습니다.

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

ModelInfo

상태, 오류 및 모델 및 변수에 대한 진단 정보를 포함하여 모델의 결과를 학습시킵니다.

Name Type Description
alignPolicy
diagnosticsInfo
displayName
  • string

선택적 필드입니다. 최대 길이가 24인 모델의 이름입니다.

endTime
  • string

학습 데이터의 종료 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.

errors

모델을 만들지 못한 경우 오류 메시지입니다.

slidingWindow
  • integer

다음 점의 변칙 점수를 계산하는 데 사용할 이전 점 수를 나타내는 선택적 필드입니다.

source
  • string

입력 변수에 대한 원본 링크입니다. 각 변수는 두 개의 열이 있는 csv 파일이어야 합니다value. timestamp 기본적으로 변수의 파일 이름은 변수 이름으로 사용됩니다.

startTime
  • string

학습 데이터의 시작 시간을 나타내는 필수 필드입니다. 날짜-시간이어야 합니다.

status

모델 학습 상태입니다.

ModelState

Name Type Description
epochIds
  • integer[]

Epoch ID

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

modelStatus

모델 학습 상태입니다.

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

VariableState

Name Type Description
effectiveCount
  • integer

계산된 유효 지점의 수입니다.

endTime
  • string

변수의 종료 시간입니다.

filledNARatio
  • number

변수로 채워진 NaN 값의 비율입니다.

startTime
  • string

변수의 시작 시간입니다.

variable
  • string

변수 이름입니다.