TimeSeriesCatalog.DetectIidChangePoint Yöntem
Tanım
Önemli
Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.
Aşırı Yüklemeler
| DetectIidChangePoint(TransformsCatalog, String, String, Double, Int32, MartingaleType, Double) |
Uyarlamalı çekirdek yoğunluğu tahminleri ve martingale puanlarını temel alarak bağımsız bir aynı dağıtılmış (i.i.d.) zaman serisindeki değişiklik noktalarını tahmin eden öğesini oluşturunIidChangePointEstimator. |
| DetectIidChangePoint(TransformsCatalog, String, String, Int32, Int32, MartingaleType, Double) |
Geçersiz.
Uyarlamalı çekirdek yoğunluğu tahminleri ve martingale puanlarını temel alarak bağımsız bir aynı dağıtılmış (i.i.d.) zaman serisindeki değişiklik noktalarını tahmin eden öğesini oluşturunIidChangePointEstimator. |
DetectIidChangePoint(TransformsCatalog, String, String, Double, Int32, MartingaleType, Double)
Uyarlamalı çekirdek yoğunluğu tahminleri ve martingale puanlarını temel alarak bağımsız bir aynı dağıtılmış (i.i.d.) zaman serisindeki değişiklik noktalarını tahmin eden öğesini oluşturunIidChangePointEstimator.
public static Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidChangePointEstimator DetectIidChangePoint (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName, double confidence, int changeHistoryLength, Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType martingale = Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType.Power, double eps = 0.1);static member DetectIidChangePoint : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * double * int * Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType * double -> Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidChangePointEstimator<Extension()>
Public Function DetectIidChangePoint (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, inputColumnName As String, confidence As Double, changeHistoryLength As Integer, Optional martingale As MartingaleType = Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType.Power, Optional eps As Double = 0.1) As IidChangePointEstimatorParametreler
- catalog
- TransformsCatalog
Dönüşümün kataloğu.
- outputColumnName
- String
dönüştürmesinden kaynaklanan sütunun inputColumnNameadı.
Sütun verileri bir vektördür Double. Vektör 4 öğe içerir: uyarı (sıfır olmayan değer bir değişiklik noktası anlamına gelir), ham puan, p-Value ve martingale puanı.
- inputColumnName
- String
Dönüştürülecek sütunun adı. Sütun verileri olmalıdır Single. olarak ayarlanırsa nulloutputColumnName değeri kaynak olarak kullanılır.
- confidence
- Double
[0, 100] aralığında değişiklik noktası algılama için güvenilirlik.
- changeHistoryLength
- Int32
Martingale puanını hesaplamaya yönelik p değerleri üzerindeki kayan pencerenin uzunluğu.
- martingale
- MartingaleType
Puanlama için kullanılan martingale.
- eps
- Double
Power martingale için epsilon parametresi.
Döndürülenler
Örnekler
// Licensed to the .NET Foundation under one or more agreements.
// The .NET Foundation licenses this file to you under the MIT license.
// See the LICENSE file in the project root for more information.
using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
namespace Samples.Dynamic
{
public static class DetectIidChangePointBatchPrediction
{
// This example creates a time series (list of Data with the i-th element
// corresponding to the i-th time slot). The estimator is applied then to
// identify points where data distribution changed.
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 ml = new MLContext();
// Generate sample series data with a change
const int Size = 16;
var data = new List<TimeSeriesData>(Size)
{
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
//Change point data.
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
};
// Convert data to IDataView.
var dataView = ml.Data.LoadFromEnumerable(data);
// Setup estimator arguments
string outputColumnName = nameof(ChangePointPrediction.Prediction);
string inputColumnName = nameof(TimeSeriesData.Value);
// The transformed data.
var transformedData = ml.Transforms.DetectIidChangePoint(
outputColumnName, inputColumnName, 95.0d, Size / 4).Fit(dataView)
.Transform(dataView);
// Getting the data of the newly created column as an IEnumerable of
// ChangePointPrediction.
var predictionColumn = ml.Data.CreateEnumerable<ChangePointPrediction>(
transformedData, reuseRowObject: false);
Console.WriteLine($"{outputColumnName} column obtained " +
$"post-transformation.");
Console.WriteLine("Data\tAlert\tScore\tP-Value\tMartingale value");
int k = 0;
foreach (var prediction in predictionColumn)
PrintPrediction(data[k++].Value, prediction);
// Prediction column obtained post-transformation.
// Data Alert Score P-Value Martingale value
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 7 1 7.00 0.00 10298.67 <-- alert is on, predicted changepoint
// 7 0 7.00 0.13 33950.16
// 7 0 7.00 0.26 60866.34
// 7 0 7.00 0.38 78362.04
// 7 0 7.00 0.50 0.01
// 7 0 7.00 0.50 0.00
// 7 0 7.00 0.50 0.00
// 7 0 7.00 0.50 0.00
}
private static void PrintPrediction(float value, ChangePointPrediction
prediction) =>
Console.WriteLine("{0}\t{1}\t{2:0.00}\t{3:0.00}\t{4:0.00}", value,
prediction.Prediction[0], prediction.Prediction[1],
prediction.Prediction[2], prediction.Prediction[3]);
class ChangePointPrediction
{
[VectorType(4)]
public double[] Prediction { get; set; }
}
class TimeSeriesData
{
public float Value;
public TimeSeriesData(float value)
{
Value = value;
}
}
}
}
Şunlara uygulanır
DetectIidChangePoint(TransformsCatalog, String, String, Int32, Int32, MartingaleType, Double)
Dikkat
This API method is deprecated, please use the overload with confidence parameter of type double.
Uyarlamalı çekirdek yoğunluğu tahminleri ve martingale puanlarını temel alarak bağımsız bir aynı dağıtılmış (i.i.d.) zaman serisindeki değişiklik noktalarını tahmin eden öğesini oluşturunIidChangePointEstimator.
[System.Obsolete("This API method is deprecated, please use the overload with confidence parameter of type double.")]
public static Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidChangePointEstimator DetectIidChangePoint (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName, int confidence, int changeHistoryLength, Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType martingale = Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType.Power, double eps = 0.1);public static Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidChangePointEstimator DetectIidChangePoint (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName, int confidence, int changeHistoryLength, Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType martingale = Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType.Power, double eps = 0.1);[<System.Obsolete("This API method is deprecated, please use the overload with confidence parameter of type double.")>]
static member DetectIidChangePoint : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * int * int * Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType * double -> Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidChangePointEstimatorstatic member DetectIidChangePoint : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * int * int * Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType * double -> Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidChangePointEstimator<Extension()>
Public Function DetectIidChangePoint (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, inputColumnName As String, confidence As Integer, changeHistoryLength As Integer, Optional martingale As MartingaleType = Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.MartingaleType.Power, Optional eps As Double = 0.1) As IidChangePointEstimatorParametreler
- catalog
- TransformsCatalog
Dönüşümün kataloğu.
- outputColumnName
- String
dönüştürmesinden kaynaklanan sütunun inputColumnNameadı.
Sütun verileri bir vektördür Double. Vektör 4 öğe içerir: uyarı (sıfır olmayan değer bir değişiklik noktası anlamına gelir), ham puan, p-Value ve martingale puanı.
- inputColumnName
- String
Dönüştürülecek sütunun adı. Sütun verileri olmalıdır Single. olarak ayarlanırsa nulloutputColumnName değeri kaynak olarak kullanılır.
- confidence
- Int32
[0, 100] aralığında değişiklik noktası algılama için güvenilirlik.
- changeHistoryLength
- Int32
Martingale puanını hesaplamaya yönelik p değerleri üzerindeki kayan pencerenin uzunluğu.
- martingale
- MartingaleType
Puanlama için kullanılan martingale.
- eps
- Double
Power martingale için epsilon parametresi.
Döndürülenler
- Öznitelikler
Örnekler
// Licensed to the .NET Foundation under one or more agreements.
// The .NET Foundation licenses this file to you under the MIT license.
// See the LICENSE file in the project root for more information.
using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
namespace Samples.Dynamic
{
public static class DetectIidChangePointBatchPrediction
{
// This example creates a time series (list of Data with the i-th element
// corresponding to the i-th time slot). The estimator is applied then to
// identify points where data distribution changed.
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 ml = new MLContext();
// Generate sample series data with a change
const int Size = 16;
var data = new List<TimeSeriesData>(Size)
{
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
new TimeSeriesData(5),
//Change point data.
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
new TimeSeriesData(7),
};
// Convert data to IDataView.
var dataView = ml.Data.LoadFromEnumerable(data);
// Setup estimator arguments
string outputColumnName = nameof(ChangePointPrediction.Prediction);
string inputColumnName = nameof(TimeSeriesData.Value);
// The transformed data.
var transformedData = ml.Transforms.DetectIidChangePoint(
outputColumnName, inputColumnName, 95.0d, Size / 4).Fit(dataView)
.Transform(dataView);
// Getting the data of the newly created column as an IEnumerable of
// ChangePointPrediction.
var predictionColumn = ml.Data.CreateEnumerable<ChangePointPrediction>(
transformedData, reuseRowObject: false);
Console.WriteLine($"{outputColumnName} column obtained " +
$"post-transformation.");
Console.WriteLine("Data\tAlert\tScore\tP-Value\tMartingale value");
int k = 0;
foreach (var prediction in predictionColumn)
PrintPrediction(data[k++].Value, prediction);
// Prediction column obtained post-transformation.
// Data Alert Score P-Value Martingale value
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 5 0 5.00 0.50 0.00
// 7 1 7.00 0.00 10298.67 <-- alert is on, predicted changepoint
// 7 0 7.00 0.13 33950.16
// 7 0 7.00 0.26 60866.34
// 7 0 7.00 0.38 78362.04
// 7 0 7.00 0.50 0.01
// 7 0 7.00 0.50 0.00
// 7 0 7.00 0.50 0.00
// 7 0 7.00 0.50 0.00
}
private static void PrintPrediction(float value, ChangePointPrediction
prediction) =>
Console.WriteLine("{0}\t{1}\t{2:0.00}\t{3:0.00}\t{4:0.00}", value,
prediction.Prediction[0], prediction.Prediction[1],
prediction.Prediction[2], prediction.Prediction[3]);
class ChangePointPrediction
{
[VectorType(4)]
public double[] Prediction { get; set; }
}
class TimeSeriesData
{
public float Value;
public TimeSeriesData(float value)
{
Value = value;
}
}
}
}
Şunlara uygulanır
Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin