如何：在時間序列資料上使用異常偵測程式單變數 API
重要
從 2023 年 9 月 20 日起，您將無法建立新的異常偵測程式資源。 異常偵測程式服務將于 2026 年 10 月 1 日淘汰。
異常偵測程式 API 提供兩種異常偵測方法。 您可以在整個時間序列中偵測異常，或偵測最新資料點的異常狀態來產生資料。 偵測模型會傳回異常結果，以及每個資料點的預期值，以及上下異常偵測界限。 您可以使用這些值，將資料中的一般值範圍和異常視覺化。
異常偵測模式
異常偵測程式 API 提供偵測模式：批次和串流。
注意
下列要求 URL 必須與訂用帳戶的適當端點結合。 例如：https://<your-custom-subdomain>.api.cognitive.microsoft.com/anomalydetector/v1.0/timeseries/entire/detect
批次偵測
若要在指定時間範圍內偵測整個批次資料點的異常狀況，請使用下列要求 URI 搭配您的時間序列資料：
/timeseries/entire/detect.
藉由一次傳送時間序列資料，API 會使用整個數列產生模型，並使用該資料點分析每個資料點。
串流偵測
若要持續偵測串流資料的異常狀況，請使用下列要求 URI 搭配最新的資料點：
/timeseries/last/detect.
藉由在產生新資料點時傳送新資料點，您可以即時監視您的資料。 系統會使用您傳送的資料點來產生模型，而 API 將判斷時間序列中的最新點是否為異常。
調整上下異常偵測界限
根據預設，異常偵測的上限和下限是使用 expectedValue 、 upperMargin 和 lowerMargin 來計算。 如果您需要不同的界限，建議將 套用 marginScale 至 upperMargin 或 lowerMargin 。 界限的計算方式如下：
| 界限 | 運算 |
|---|---|
upperBoundary |
expectedValue + (100 - marginScale) * upperMargin |
lowerBoundary |
expectedValue - (100 - marginScale) * lowerMargin |
下列範例顯示不同敏感度異常偵測程式 API 結果。
敏感度為 99 的範例
敏感度為 95 的範例
敏感度為 85 的範例
