IidSpikeEstimator Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.TimeSeries.dll

Paket:

Microsoft.ML.TimeSeries v3.0.1

Uyarlamalı çekirdek yoğunluğu tahminini temel alan bağımsız bir aynı dağıtılmış (i.i.d.) zaman serisindeki sinyal artışını algılayın.

public sealed class IidSpikeEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidSpikeDetector>

type IidSpikeEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<IidSpikeDetector>

Public NotInheritable Class IidSpikeEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of IidSpikeDetector)

Devralma

Object

TrivialEstimator<IidSpikeDetector>

IidSpikeEstimator

Açıklamalar

Bu tahmin aracını oluşturmak için DetectIidSpike kullanın.

Giriş ve Çıkış Sütunları

Yalnızca bir giriş sütunu vardır. Giriş sütunu, bir Single değerin zaman serisindeki bir zaman damgasında bir değeri gösterdiği yer olmalıdırSingle.

3 öğe içeren bir vektör olan bir sütun üretir. Çıkış vektörünü sıralı olarak uyarı düzeyi (sıfır olmayan değer bir değişiklik noktası anlamına gelir), puan ve p-değeri içerir.

Tahmin Aracı Özellikleri

Bu tahmin aracının parametrelerini eğitmek için verilere bakması gerekiyor mu?	No
Giriş sütunu veri türü	Single
Çıkış sütunu veri türü	3 öğeli vektörDouble
ONNX'e aktarılabilir	No

Tahmin Aracı Özellikleri

Makine öğrenmesi görevi	Anormallik algılama
Normalleştirme gerekli mi?	No
Önbelleğe alma gerekli mi?	No
Microsoft.ML ek olarak gerekli NuGet	Microsoft.ML.TimeSeries

Eğitim Algoritması Ayrıntıları

Bu eğitmen, zaman serisinde toplanan veri noktalarının aynı dağıtımdan bağımsız olarak örneklendiğini varsayar (bağımsız olarak aynı şekilde dağıtılmış). Bu nedenle, geçerli zaman damgasındaki değer, bir sonraki zaman damgasında beklenen değer olarak görüntülenebilir. $t-1$ zaman damgasında gözlemlenen değer $p$ ise, $t$ zaman damgasında tahmin edilen değer de $p$ olur.

Anomali Puanlayıcısı

Bir zaman damgasındaki ham puan hesaplandıktan sonra, o zaman damgasındaki son anomali puanını hesaplamak için anomali puanlayıcı bileşenine beslenir.

p değerine göre ani algılama

p değeri puanı, geçerli noktanın aykırı değer olup olmadığını gösterir (ani artış olarak da bilinir). Değeri ne kadar düşük olursa, ani bir artış olasılığı o kadar yüksektir. p değeri puanı her zaman $[0, 1]$ şeklindedir.

Bu puan, ham puanların dağılımına göre geçerli hesaplanan ham puanın p değeridir. Burada dağıtım, geçmişteki belirli derinliklere kadar olan en son ham puan değerlerine göre tahmin edilir. Daha açık belirtmek gerekirse, bu dağılım, uyarlamalı bant genişliğine sahip Gauss çekirdekleri ile çekirdekyoğunluğu tahmini kullanılarak tahmin edilir.

P değeri puanı $1 - \frac{\text{confidence}}{100}$ değerini aşarsa, ilişkili zaman damgası ani artış algılamada sıfır olmayan bir uyarı değeri alabilir ve bu da bir ani artış noktası algılandığı anlamına gelir. DetectIidSpike ve DetectSpikeBySsa imzalarında $\text{confidence}$ öğesinin tanımlandığını unutmayın.

Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.

Yöntemler

Fit(IDataView)	Uyarlamalı çekirdek yoğunluğu tahminini temel alan bağımsız bir aynı dağıtılmış (i.i.d.) zaman serisindeki sinyal artışını algılayın. (Devralındığı yer: TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Transformatörler için şema yayma. Giriş şeması sağlanan şemaya benziyorsa, verilerin çıkış şemasını döndürür.

Uzantı Metotları

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Tahmin zincirine 'önbelleğe alma denetim noktası' ekleme. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçiren eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma kontrol noktası olması yararlıdır.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Tahmin aracı verildiğinde, bir temsilci çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir; bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesne içeren işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatörü almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.

Ayrıca bkz.

• DetectIidSpike(TransformsCatalog, String, String, Double, Int32, AnomalySide)