DetectEntireResponse interface

Pacote:

@azure/ai-anomaly-detector

A resposta de toda a detecção de anomalias.

Propriedades

expectedValues	ExpectedValues contêm o valor esperado para cada ponto de entrada. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.
isAnomaly	IsAnomaly contém propriedades de anomalias para cada ponto de entrada. True significa que uma anomalia negativa ou positiva foi detectada. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.
isNegativeAnomaly	IsNegativeAnomaly contém anomalias status em direção negativa para cada ponto de entrada. True significa que uma anomalia negativa foi detectada. Uma anomalia negativa significa que o ponto é detectado como uma anomalia e seu valor real é menor do que o esperado. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.
isPositiveAnomaly	IsPositiveAnomaly contém anomalias status em direção positiva para cada ponto de entrada. True significa que uma anomalia positiva foi detectada. Uma anomalia positiva significa que o ponto é detectado como uma anomalia e seu valor real é maior do que o esperado. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.
lowerMargins	LowerMargins contêm uma margem menor de cada ponto de entrada. LowerMargin é usado para calcular lowerBoundary, que é igual a expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin. Os pontos entre o limite podem ser marcados como normais no lado do cliente. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.
period	Frequência extraída da série, zero significa que nenhum padrão recorrente foi encontrado.
severity	A pontuação de severidade para cada ponto de entrada. Quanto maior for o valor, maior será a gravidade da anomalia. Para pontos normais, a "gravidade" é sempre 0.
upperMargins	UpperMargins contêm margem superior de cada ponto de entrada. UpperMargin é usado para calcular upperBoundary, que é igual a expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin. As anomalias em resposta podem ser filtradas por upperBoundary e lowerBoundary. Ao ajustar o valor marginScale, anomalias menos significativas podem ser filtradas no lado do cliente. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.

Detalhes da propriedade

expectedValues

ExpectedValues contêm o valor esperado para cada ponto de entrada. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.

expectedValues: number[]

Valor da propriedade

number[]

isAnomaly

IsAnomaly contém propriedades de anomalias para cada ponto de entrada. True significa que uma anomalia negativa ou positiva foi detectada. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.

isAnomaly: boolean[]

Valor da propriedade

boolean[]

isNegativeAnomaly

IsNegativeAnomaly contém anomalias status em direção negativa para cada ponto de entrada. True significa que uma anomalia negativa foi detectada. Uma anomalia negativa significa que o ponto é detectado como uma anomalia e seu valor real é menor do que o esperado. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.

isNegativeAnomaly: boolean[]

Valor da propriedade

boolean[]

isPositiveAnomaly

IsPositiveAnomaly contém anomalias status em direção positiva para cada ponto de entrada. True significa que uma anomalia positiva foi detectada. Uma anomalia positiva significa que o ponto é detectado como uma anomalia e seu valor real é maior do que o esperado. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.

isPositiveAnomaly: boolean[]

Valor da propriedade

boolean[]

lowerMargins

LowerMargins contêm uma margem menor de cada ponto de entrada. LowerMargin é usado para calcular lowerBoundary, que é igual a expectedValue - (100 - marginScale)*lowerMargin. Os pontos entre o limite podem ser marcados como normais no lado do cliente. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.

lowerMargins: number[]

Valor da propriedade

number[]

period

Frequência extraída da série, zero significa que nenhum padrão recorrente foi encontrado.

period: number

Valor da propriedade

number

severity

A pontuação de severidade para cada ponto de entrada. Quanto maior for o valor, maior será a gravidade da anomalia. Para pontos normais, a "gravidade" é sempre 0.

severity?: number[]

Valor da propriedade

number[]

upperMargins

UpperMargins contêm margem superior de cada ponto de entrada. UpperMargin é usado para calcular upperBoundary, que é igual a expectedValue + (100 - marginScale)*upperMargin. As anomalias em resposta podem ser filtradas por upperBoundary e lowerBoundary. Ao ajustar o valor marginScale, anomalias menos significativas podem ser filtradas no lado do cliente. O índice da matriz é consistente com a série de entrada.

upperMargins: number[]

Valor da propriedade

number[]