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AnomalyDetectorClient.GetMultivariateModel Methode

Definition

Überlädt

GetMultivariateModel(String, CancellationToken)

Rufen Sie ein multivariates Modell ab.

GetMultivariateModel(String, RequestContext)

[Protokollmethode] Abrufen eines multivariaten Modells

GetMultivariateModel(String, CancellationToken)

Source:
AnomalyDetectorClient.cs

Rufen Sie ein multivariates Modell ab.

public virtual Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel> GetMultivariateModel (string modelId, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);
abstract member GetMultivariateModel : string * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>
override this.GetMultivariateModel : string * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>
Public Overridable Function GetMultivariateModel (modelId As String, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Response(Of AnomalyDetectionModel)

Parameter

modelId
String

Modellbezeichner.

cancellationToken
CancellationToken

Das zu verwendende Abbruchtoken.

Gibt zurück

Ausnahmen

modelId ist NULL.

modelId ist eine leere Zeichenfolge und wurde erwartet, dass sie nicht leer ist.

Beispiele

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie GetMultivariateModel mit den erforderlichen Parametern aufrufen.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var result = client.GetMultivariateModel("<modelId>");

Hinweise

Erhalten Sie detaillierte Informationen zum multivariaten Modell, einschließlich der Trainings- status und variablen, die im Modell verwendet werden.

Gilt für:

GetMultivariateModel(String, RequestContext)

Source:
AnomalyDetectorClient.cs

[Protokollmethode] Abrufen eines multivariaten Modells

public virtual Azure.Response GetMultivariateModel (string modelId, Azure.RequestContext context);
abstract member GetMultivariateModel : string * Azure.RequestContext -> Azure.Response
override this.GetMultivariateModel : string * Azure.RequestContext -> Azure.Response
Public Overridable Function GetMultivariateModel (modelId As String, context As RequestContext) As Response

Parameter

modelId
String

Modellbezeichner.

context
RequestContext

Der Anforderungskontext, der das Standardverhalten der Clientpipeline pro Aufruf außer Kraft setzen kann.

Gibt zurück

Die vom Dienst zurückgegebene Antwort.

Ausnahmen

modelId ist NULL.

modelId ist eine leere Zeichenfolge und wurde erwartet, dass sie nicht leer ist.

Der Dienst hat einen nicht erfolgreichen status Code zurückgegeben.

Beispiele

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie GetMultivariateModel mit den erforderlichen Parametern aufrufen und das Ergebnis analysieren.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

Response response = client.GetMultivariateModel("<modelId>", new RequestContext());

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelId").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("createdTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("lastUpdatedTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("dataSource").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("dataSchema").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("startTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("endTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("displayName").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("slidingWindow").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("alignPolicy").GetProperty("alignMode").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("alignPolicy").GetProperty("fillNAMethod").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("alignPolicy").GetProperty("paddingValue").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("status").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("epochIds")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("trainLosses")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("validationLosses")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("latenciesInSeconds")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("filledNARatio").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("effectiveCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("firstTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("lastTimestamp").ToString());

Hinweise

Ruft ausführliche Informationen zum multivariaten Modell ab, einschließlich Trainingsstatus und der im Modell verwendeten Variablen.

Im Folgenden finden Sie das JSON-Schema für die Antwortnutzlast.

Antworttext:

Schema für AnomalyDetectionModel:

{
  modelId: string, # Required.
  createdTime: string (date & time), # Required.
  lastUpdatedTime: string (date & time), # Required.
  modelInfo: {
    dataSource: string, # Required.
    dataSchema: "OneTable" | "MultiTable", # Optional.
    startTime: string (date & time), # Required.
    endTime: string (date & time), # Required.
    displayName: string, # Optional.
    slidingWindow: number, # Optional.
    alignPolicy: {
      alignMode: "Inner" | "Outer", # Optional.
      fillNAMethod: "Previous" | "Subsequent" | "Linear" | "Zero" | "Fixed", # Optional.
      paddingValue: number, # Optional.
    }, # Optional.
    status: "CREATED" | "RUNNING" | "READY" | "FAILED", # Optional.
    errors: [
      {
        code: string, # Required.
        message: string, # Required.
      }
    ], # Optional.
    diagnosticsInfo: {
      modelState: {
        epochIds: [number], # Optional.
        trainLosses: [number], # Optional.
        validationLosses: [number], # Optional.
        latenciesInSeconds: [number], # Optional.
      }, # Optional.
      variableStates: [VariableState], # Optional.
    }, # Optional.
  }, # Optional.
}

Gilt für: