TimeSeriesCatalog.LocalizeRootCause Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML

Сборка:

Microsoft.ML.TimeSeries.dll

Пакет:

Microsoft.ML.TimeSeries v3.0.1

Создание RootCause, которое локализует первопричины с помощью алгоритма дерева принятия решений.

public static Microsoft.ML.TimeSeries.RootCause LocalizeRootCause (this Microsoft.ML.AnomalyDetectionCatalog catalog, Microsoft.ML.TimeSeries.RootCauseLocalizationInput src, double beta = 0.3, double rootCauseThreshold = 0.95);

static member LocalizeRootCause : Microsoft.ML.AnomalyDetectionCatalog * Microsoft.ML.TimeSeries.RootCauseLocalizationInput * double * double -> Microsoft.ML.TimeSeries.RootCause

<Extension()>
Public Function LocalizeRootCause (catalog As AnomalyDetectionCatalog, src As RootCauseLocalizationInput, Optional beta As Double = 0.3, Optional rootCauseThreshold As Double = 0.95) As RootCause

Параметры

catalog

AnomalyDetectionCatalog

Каталог обнаружения аномалий.

src

RootCauseLocalizationInput

Входные данные первопричины. Данные являются экземпляром RootCauseLocalizationInput.

beta

Double

Бета-версия — это параметр веса для выбора пользователем. Он используется при расчете оценки для каждого элемента первопричины. Диапазон бета-версии должен находиться в [0,1]. Для более крупной бета-версии элементы, вызывающие большую разницу между значением и ожидаемым значением, получат высокую оценку. Для небольшой бета-версии элементы первопричины с высоким относительным изменением получат низкую оценку.

rootCauseThreshold

Double

Пороговое значение, определяющее, должна ли точка быть первопричиной. Диапазон этого порогового значения должен находиться в [0,1]. Если дельта точки равна или больше, чем rootCauseThreshold, умноженная на дельту точки измерения аномалий, эта точка рассматривается как первопричина. Разные пороговые значения будут выводить разные результаты. Пользователи могут выбрать разностную дельту в соответствии с их данными и запросами.

Возвращаемое значение

RootCause

Примеры

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.TimeSeries;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class LocalizeRootCause
    {
        // In the root cause detection input, this string identifies an aggregation as opposed to a dimension value"
        private static string AGG_SYMBOL = "##SUM##";
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Create an root cause localization input instance.
            DateTime timestamp = GetTimestamp();
            var data = new RootCauseLocalizationInput(timestamp, GetAnomalyDimension(), new List<MetricSlice>() { new MetricSlice(timestamp, GetPoints()) }, AggregateType.Sum, AGG_SYMBOL);

            // Get the root cause localization result.
            RootCause prediction = mlContext.AnomalyDetection.LocalizeRootCause(data);

            // Print the localization result.
            int count = 0;
            foreach (RootCauseItem item in prediction.Items)
            {
                count++;
                Console.WriteLine($"Root cause item #{count} ...");
                Console.WriteLine($"Score: {item.Score}, Path: {String.Join(" ", item.Path)}, Direction: {item.Direction}, Dimension:{String.Join(" ", item.Dimension)}");
            }

            //Item #1 ...
            //Score: 0.26670448876705927, Path: DataCenter, Direction: Up, Dimension:[Country, UK] [DeviceType, ##SUM##] [DataCenter, DC1]
        }

        private static List<TimeSeriesPoint> GetPoints()
        {
            List<TimeSeriesPoint> points = new List<TimeSeriesPoint>();

            Dictionary<string, Object> dic1 = new Dictionary<string, Object>();
            dic1.Add("Country", "UK");
            dic1.Add("DeviceType", "Laptop");
            dic1.Add("DataCenter", "DC1");
            points.Add(new TimeSeriesPoint(200, 100, true, dic1));

            Dictionary<string, Object> dic2 = new Dictionary<string, Object>();
            dic2.Add("Country", "UK");
            dic2.Add("DeviceType", "Mobile");
            dic2.Add("DataCenter", "DC1");
            points.Add(new TimeSeriesPoint(1000, 100, true, dic2));

            Dictionary<string, Object> dic3 = new Dictionary<string, Object>();
            dic3.Add("Country", "UK");
            dic3.Add("DeviceType", AGG_SYMBOL);
            dic3.Add("DataCenter", "DC1");
            points.Add(new TimeSeriesPoint(1200, 200, true, dic3));

            Dictionary<string, Object> dic4 = new Dictionary<string, Object>();
            dic4.Add("Country", "UK");
            dic4.Add("DeviceType", "Laptop");
            dic4.Add("DataCenter", "DC2");
            points.Add(new TimeSeriesPoint(100, 100, false, dic4));

            Dictionary<string, Object> dic5 = new Dictionary<string, Object>();
            dic5.Add("Country", "UK");
            dic5.Add("DeviceType", "Mobile");
            dic5.Add("DataCenter", "DC2");
            points.Add(new TimeSeriesPoint(200, 200, false, dic5));

            Dictionary<string, Object> dic6 = new Dictionary<string, Object>();
            dic6.Add("Country", "UK");
            dic6.Add("DeviceType", AGG_SYMBOL);
            dic6.Add("DataCenter", "DC2");
            points.Add(new TimeSeriesPoint(300, 300, false, dic6));

            Dictionary<string, Object> dic7 = new Dictionary<string, Object>();
            dic7.Add("Country", "UK");
            dic7.Add("DeviceType", AGG_SYMBOL);
            dic7.Add("DataCenter", AGG_SYMBOL);
            points.Add(new TimeSeriesPoint(1500, 500, true, dic7));

            Dictionary<string, Object> dic8 = new Dictionary<string, Object>();
            dic8.Add("Country", "UK");
            dic8.Add("DeviceType", "Laptop");
            dic8.Add("DataCenter", AGG_SYMBOL);
            points.Add(new TimeSeriesPoint(300, 200, true, dic8));

            Dictionary<string, Object> dic9 = new Dictionary<string, Object>();
            dic9.Add("Country", "UK");
            dic9.Add("DeviceType", "Mobile");
            dic9.Add("DataCenter", AGG_SYMBOL);
            points.Add(new TimeSeriesPoint(1200, 300, true, dic9));

            return points;
        }

        private static Dictionary<string, Object> GetAnomalyDimension()
        {
            Dictionary<string, Object> dim = new Dictionary<string, Object>();
            dim.Add("Country", "UK");
            dim.Add("DeviceType", AGG_SYMBOL);
            dim.Add("DataCenter", AGG_SYMBOL);

            return dim;
        }

        private static DateTime GetTimestamp()
        {
            return new DateTime(2020, 3, 23, 0, 0, 0);
        }
    }
}