AnomalyDetectorClientModelInfo interface

Pacote:

@azure/ai-anomaly-detector

Treinar o resultado de um modelo, incluindo status, erros e diagnosticar informações para modelo e variáveis.

Propriedades

alignPolicy
diagnosticsInfo	OBSERVAÇÃO: essa propriedade não será serializada. Ele só pode ser preenchido pelo servidor.
displayName	Um campo opcional. O nome do modelo cujo comprimento máximo é 24.
endTime	Um campo obrigatório, indicando a hora de término dos dados de treinamento. Deve ser data e hora.
errors	Mensagens de erro quando falha ao criar um modelo. OBSERVAÇÃO: essa propriedade não será serializada. Ele só pode ser preenchido pelo servidor.
slidingWindow	Um campo opcional que indica quantos pontos anteriores serão usados para calcular a pontuação de anomalias do ponto subsequente.
source	Link de origem para as variáveis de entrada. Cada variável deve ser um arquivo csv com duas colunas, timestamp e value. Por padrão, o nome do arquivo da variável será usado como seu nome de variável.
startTime	Um campo obrigatório, indicando a hora de início dos dados de treinamento. Deve ser data e hora.
status	Status de treinamento de modelo. OBSERVAÇÃO: essa propriedade não será serializada. Ele só pode ser preenchido pelo servidor.

Detalhes da propriedade

alignPolicy

alignPolicy?: AlignPolicy

Valor da propriedade

AlignPolicy

diagnosticsInfo

OBSERVAÇÃO: essa propriedade não será serializada. Ele só pode ser preenchido pelo servidor.

diagnosticsInfo?: DiagnosticsInfo

Valor da propriedade

DiagnosticsInfo

displayName

Um campo opcional. O nome do modelo cujo comprimento máximo é 24.

displayName?: string

Valor da propriedade

string

endTime

Um campo obrigatório, indicando a hora de término dos dados de treinamento. Deve ser data e hora.

endTime: Date

Valor da propriedade

Date

errors

Mensagens de erro quando falha ao criar um modelo. OBSERVAÇÃO: essa propriedade não será serializada. Ele só pode ser preenchido pelo servidor.

errors?: AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

Valor da propriedade

AnomalyDetectorClientErrorResponse[]

slidingWindow

Um campo opcional que indica quantos pontos anteriores serão usados para calcular a pontuação de anomalias do ponto subsequente.

slidingWindow?: number

Valor da propriedade

number

source

Link de origem para as variáveis de entrada. Cada variável deve ser um arquivo csv com duas colunas, timestamp e value. Por padrão, o nome do arquivo da variável será usado como seu nome de variável.

source: string

Valor da propriedade

string

startTime

Um campo obrigatório, indicando a hora de início dos dados de treinamento. Deve ser data e hora.

startTime: Date

Valor da propriedade

Date

status

Status de treinamento de modelo. OBSERVAÇÃO: essa propriedade não será serializada. Ele só pode ser preenchido pelo servidor.

status?: AnomalyDetectorClientModelStatus

Valor da propriedade

AnomalyDetectorClientModelStatus