Share via


AnomalyDetector class

Extends

Oluşturucular

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

AnomalyDetector sınıfının yeni bir örneğini başlatır.

Devralınan Özellikler

apiVersion
endpoint

Yöntemler

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

ModelKimliği'ne göre mevcut çok değişkenli modeli silme

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

ModelId'nin eğitilen modeliyle algılama çok değişkenli anomali görevi gönderin; giriş şeması eğitim isteğiyle aynı olmalıdır. Bu nedenle istek zaman uyumsuz olarak tamamlanır ve algılama sonucunu sorgulamak için bir resultId döndürür. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirten bir kaynak bağlantı olmalıdır. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. Her zaman serisi şu şekilde olacaktır: ilk sütun zaman damgası, ikinci sütun değerdir.

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Her seri noktasının değişiklik noktası puanını değerlendirme

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Bu işlem, serinin tamamına sahip bir model oluşturur ve her nokta aynı modelle algılanır. Bu yöntemle, anomali olup olmadığını belirlemek için belirli bir noktadan önceki ve sonraki noktalar kullanılır. Algılamanın tamamı kullanıcıya zaman serisinin genel durumunu verebilir.

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Bu işlem, en son işlemden önceki noktaları kullanarak bir model oluşturur. Bu yöntemle, hedef noktanın anomali olup olmadığını belirlemek için yalnızca geçmiş noktaları kullanılır. En son nokta algılama işlemi, iş ölçümlerinin gerçek zamanlı izleme senaryosuyla eşleşir.

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

ModelKimliği temelinde çok değişkenli anomali algılama modelini dışarı aktarma

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

DetectAnomalyAsync api'sinin döndürdiği resultId değerini temel alarak çok değişkenli anomali algılama sonucu alma

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Eğitim durumu ve modelde kullanılan değişkenler de dahil olmak üzere çok değişkenli modelin ayrıntılı bilgilerini alın.

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Anomali algılama için eşitlenmiş API.

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Aboneliğin modellerini listeleme

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Çok değişkenli bir anomali algılama modeli oluşturun ve eğitin. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak parametresi içermelidir. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. Her zaman serisi, ilk sütunun zaman damgası, ikinci sütunun değer olduğu tek bir CSV dosyasında yer alır.

Devralınan Yöntemler

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Sağlanan OperationSpec kullanılarak doldurulan bir HTTP isteği gönderin.

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Sağlanan httpRequest'i gönderin.

Oluşturucu Ayrıntıları

AnomalyDetector(string, AnomalyDetectorOptionalParams)

AnomalyDetector sınıfının yeni bir örneğini başlatır.

new AnomalyDetector(endpoint: string, options?: AnomalyDetectorOptionalParams)

Parametreler

endpoint

string

Desteklenen Bilişsel Hizmetler uç noktaları (protokol ve konak adı, örneğin: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

options
AnomalyDetectorOptionalParams

Parametre seçenekleri

Devralınan Özellik Detayları

apiVersion

apiVersion: string

Özellik Değeri

string

AnomalyDetectorContext.apiVersion'danDevralındı

endpoint

endpoint: string

Özellik Değeri

string

AnomalyDetectorContext.endpoint'tanDevralındı

Yöntem Ayrıntıları

deleteMultivariateModel(string, AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams)

ModelKimliği'ne göre mevcut çok değişkenli modeli silme

function deleteMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams): Promise<RestResponse>

Parametreler

modelId

string

Model tanımlayıcısı.

options
AnomalyDetectorDeleteMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Promise<RestResponse>

detectAnomaly(string, DetectionRequest, AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams)

ModelId'nin eğitilen modeliyle algılama çok değişkenli anomali görevi gönderin; giriş şeması eğitim isteğiyle aynı olmalıdır. Bu nedenle istek zaman uyumsuz olarak tamamlanır ve algılama sonucunu sorgulamak için bir resultId döndürür. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirten bir kaynak bağlantı olmalıdır. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. Her zaman serisi şu şekilde olacaktır: ilk sütun zaman damgası, ikinci sütun değerdir.

function detectAnomaly(modelId: string, body: DetectionRequest, options?: AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectAnomalyResponse>

Parametreler

modelId

string

Model tanımlayıcısı.

body
DetectionRequest

Anomali isteğini algılama

options
AnomalyDetectorDetectAnomalyOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

detectChangePoint(DetectChangePointRequest, AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams)

Her seri noktasının değişiklik noktası puanını değerlendirme

function detectChangePoint(body: DetectChangePointRequest, options?: AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectChangePointResponse>

Parametreler

body
DetectChangePointRequest

Zaman serisi noktaları ve ayrıntı düzeyi gereklidir. Gerekirse istekte gelişmiş model parametreleri de ayarlanabilir.

options
AnomalyDetectorDetectChangePointOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

detectEntireSeries(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams)

Bu işlem, serinin tamamına sahip bir model oluşturur ve her nokta aynı modelle algılanır. Bu yöntemle, anomali olup olmadığını belirlemek için belirli bir noktadan önceki ve sonraki noktalar kullanılır. Algılamanın tamamı kullanıcıya zaman serisinin genel durumunu verebilir.

function detectEntireSeries(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectEntireSeriesResponse>

Parametreler

body
DetectRequest

Zaman serisi noktaları ve gerekirse nokta. gelişmiş model parametreleri istekte de ayarlanabilir.

options
AnomalyDetectorDetectEntireSeriesOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

detectLastPoint(DetectRequest, AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams)

Bu işlem, en son işlemden önceki noktaları kullanarak bir model oluşturur. Bu yöntemle, hedef noktanın anomali olup olmadığını belirlemek için yalnızca geçmiş noktaları kullanılır. En son nokta algılama işlemi, iş ölçümlerinin gerçek zamanlı izleme senaryosuyla eşleşir.

function detectLastPoint(body: DetectRequest, options?: AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorDetectLastPointResponse>

Parametreler

body
DetectRequest

Zaman serisi noktaları ve gerekirse nokta. gelişmiş model parametreleri istekte de ayarlanabilir.

options
AnomalyDetectorDetectLastPointOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

exportModel(string, AnomalyDetectorExportModelOptionalParams)

ModelKimliği temelinde çok değişkenli anomali algılama modelini dışarı aktarma

function exportModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorExportModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorExportModelResponse>

Parametreler

modelId

string

Model tanımlayıcısı.

options
AnomalyDetectorExportModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

getDetectionResult(string, AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams)

DetectAnomalyAsync api'sinin döndürdiği resultId değerini temel alarak çok değişkenli anomali algılama sonucu alma

function getDetectionResult(resultId: string, options?: AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetDetectionResultResponse>

Parametreler

resultId

string

Sonuç tanımlayıcısı.

options
AnomalyDetectorGetDetectionResultOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

getMultivariateModel(string, AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams)

Eğitim durumu ve modelde kullanılan değişkenler de dahil olmak üzere çok değişkenli modelin ayrıntılı bilgilerini alın.

function getMultivariateModel(modelId: string, options?: AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorGetMultivariateModelResponse>

Parametreler

modelId

string

Model tanımlayıcısı.

options
AnomalyDetectorGetMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

lastDetectAnomaly(string, LastDetectionRequest, AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams)

Anomali algılama için eşitlenmiş API.

function lastDetectAnomaly(modelId: string, body: LastDetectionRequest, options?: AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorLastDetectAnomalyResponse>

Parametreler

modelId

string

Model tanımlayıcısı.

body
LastDetectionRequest

Son algılama isteği.

options
AnomalyDetectorLastDetectAnomalyOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

listMultivariateModel(AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams)

Aboneliğin modellerini listeleme

function listMultivariateModel(options?: AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams): PagedAsyncIterableIterator<AnomalyDetectorClientModelSnapshot, AnomalyDetectorClientModelSnapshot[], PageSettings>

Parametreler

options
AnomalyDetectorListMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

trainMultivariateModel(AnomalyDetectorClientModelInfo, AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams)

Çok değişkenli bir anomali algılama modeli oluşturun ve eğitin. İstek, dışarıdan erişilebilen bir Azure depolama Uri'sini (tercihen Paylaşılan Erişim İmzası Uri'sini) belirtmek için bir kaynak parametresi içermelidir. Modeli oluştururken kullanılan tüm zaman serilerinin tek bir dosyaya sıkıştırılmış olması gerekir. Her zaman serisi, ilk sütunun zaman damgası, ikinci sütunun değer olduğu tek bir CSV dosyasında yer alır.

function trainMultivariateModel(body: AnomalyDetectorClientModelInfo, options?: AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams): Promise<AnomalyDetectorTrainMultivariateModelResponse>

Parametreler

body
AnomalyDetectorClientModelInfo

Eğitim isteği

options
AnomalyDetectorTrainMultivariateModelOptionalParams

Seçenekler parametreleri.

Döndürülenler

Devralınan Yöntemin Ayrıntıları

sendOperationRequest(OperationArguments, OperationSpec, ServiceCallback<any>)

Sağlanan OperationSpec kullanılarak doldurulan bir HTTP isteği gönderin.

function sendOperationRequest(operationArguments: OperationArguments, operationSpec: OperationSpec, callback?: ServiceCallback<any>): Promise<RestResponse>

Parametreler

operationArguments
OperationArguments

HTTP isteğinin şablonlu değerlerinin doldurulacağı bağımsız değişkenler.

operationSpec
OperationSpec

httpRequest'i doldurmak için kullanılacak OperationSpec.

callback

ServiceCallback<any>

Yanıt alındığında çağrılacak geri çağırma.

Döndürülenler

Promise<RestResponse>

AnomalyDetectorContext.sendOperationRequest'tenDevralındı

sendRequest(RequestPrepareOptions | WebResourceLike)

Sağlanan httpRequest'i gönderin.

function sendRequest(options: RequestPrepareOptions | WebResourceLike): Promise<HttpOperationResponse>

Parametreler

Döndürülenler

AnomalyDetectorContext.sendRequest'tenDevralındı