Train Multivariate Model - Train Multivariate Model

Criar e treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas. A solicitação deve incluir um parâmetro de origem para indicar um URI de Armazenamento do Azure acessível externamente (preferivelmente uma URI de Assinatura de Acesso Compartilhado). Todas as séries temporais usadas na geração do modelo devem ser compactadas em um único arquivo. Cada série temporal estará em um único arquivo CSV no qual a primeira coluna é de carimbo de data/hora e a segunda coluna é de valor.

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

Parâmetros de URI

Name In Required Type Description
ApiVersion
path True
  • string

Detector de Anomalias versão da API (por exemplo, v1.0).

Endpoint
path True
  • string

Pontos de extremidade dos Serviços Cognitivos com suporte (protocolo e nome do host, por exemplo: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

Cabeçalho da solicitação

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

Corpo da solicitação

Name Required Type Description
endTime True
  • string

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

source True
  • string

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 True
  • string

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

alignPolicy
displayName
  • string

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

slidingWindow
  • integer

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

Respostas

Name Type Description
201 Created

Criar e treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas.

Headers

  • Location: string
Other Status Codes

Resposta de erro

Headers

  • x-ms-error-code: string

Segurança

Ocp-Apim-Subscription-Key

Type: apiKey
In: header

Exemplos

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"
}

Definições

alignMode

Um campo opcional, indicando como alinhamos variáveis diferentes ao mesmo intervalo de tempo. Interno ou Externo.

AlignPolicy
DiagnosticsInfo
ErrorResponse
fillNAMethod

Um campo opcional, indicando como os valores ausentes serão preenchidos. Um dos anteriores, subsequentes, lineares, zero, fixos e notfill. Não é possível definir como NotFill, quando o alignMode for Outer.

ModelInfo

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

ModelState
modelStatus

Status de treinamento de modelo.

VariableState

alignMode

Um campo opcional, indicando como alinhamos variáveis diferentes ao mesmo intervalo de tempo. Interno ou Externo.

Name Type Description
Inner
  • string
Outer
  • string

AlignPolicy

Name Type Description
alignMode

Um campo opcional, indicando como alinhamos variáveis diferentes ao mesmo intervalo de tempo. Interno ou Externo.

fillNAMethod

Um campo opcional, indicando como os valores ausentes serão preenchidos. Um dos anteriores, subsequentes, lineares, zero, fixos e notfill. Não é possível definir como NotFill, quando o alignMode for Outer.

paddingValue
  • number

Um campo opcional. Obrigatório quando fillNAMethod é Corrigido.

DiagnosticsInfo

Name Type Description
modelState
variableStates

ErrorResponse

Name Type Description
code
  • string

O código de erro.

message
  • string

A mensagem explicando o erro relatado pelo serviço.

fillNAMethod

Um campo opcional, indicando como os valores ausentes serão preenchidos. Um dos anteriores, subsequentes, lineares, zero, fixos e notfill. Não é possível definir como NotFill, quando o alignMode for Outer.

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

ModelInfo

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

Name Type Description
alignPolicy
diagnosticsInfo
displayName
  • string

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

endTime
  • string

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

errors

Mensagens de erro quando falha ao criar um modelo.

slidingWindow
  • integer

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

source
  • string

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
  • string

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

status

Status de treinamento de modelo.

ModelState

Name Type Description
epochIds
  • integer[]

ID da época

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

modelStatus

Status de treinamento de modelo.

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

VariableState

Name Type Description
effectiveCount
  • integer

Número de pontos efetivos contados.

endTime
  • string

Hora de término da variável.

filledNARatio
  • number

Proporção de valores naN preenchidos da variável.

startTime
  • string

Hora de início da variável.

variable
  • string

Nome da variável.