AnomalyDetectorClient.DetectUnivariateChangePointAsync Méthode
Définition
Important
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Surcharges
| DetectUnivariateChangePointAsync(UnivariateChangePointDetectionOptions, CancellationToken) |
Détectez le point de modification pour l’ensemble de la série. |
| DetectUnivariateChangePointAsync(RequestContent, RequestContext) |
[Méthode de protocole] Détecter le point de modification pour l’ensemble de la série
|
DetectUnivariateChangePointAsync(UnivariateChangePointDetectionOptions, CancellationToken)
- Source:
- AnomalyDetectorClient.cs
Détectez le point de modification pour l’ensemble de la série.
public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionResult>> DetectUnivariateChangePointAsync (Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);abstract member DetectUnivariateChangePointAsync : Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionResult>>
override this.DetectUnivariateChangePointAsync : Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.UnivariateChangePointDetectionResult>>Public Overridable Function DetectUnivariateChangePointAsync (options As UnivariateChangePointDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of Response(Of UnivariateChangePointDetectionResult))Paramètres
Méthode de détection d’anomalie univariée.
- cancellationToken
- CancellationToken
Jeton d’annulation à utiliser.
Retours
Exceptions
options a la valeur null.
Exemples
Cet exemple montre comment appeler DetectUnivariateChangePointAsync avec les paramètres requis.
var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);
var options = new UnivariateChangePointDetectionOptions(new TimeSeriesPoint[]
{
new TimeSeriesPoint(3.14f)
{
Timestamp = DateTimeOffset.UtcNow,
}
}, TimeGranularity.Yearly)
{
CustomInterval = 1234,
Period = 1234,
StableTrendWindow = 1234,
Threshold = 3.14f,
};
var result = await client.DetectUnivariateChangePointAsync(options);
Remarques
Évaluez le score de point de modification de chaque point de série.
S’applique à
DetectUnivariateChangePointAsync(RequestContent, RequestContext)
- Source:
- AnomalyDetectorClient.cs
[Méthode de protocole] Détecter le point de modification pour l’ensemble de la série
- Cette méthode de protocole permet la création explicite de la demande et le traitement de la réponse pour les scénarios avancés.
- Essayez d’abord la surcharge de commodité plus simple DetectUnivariateChangePointAsync(UnivariateChangePointDetectionOptions, CancellationToken) avec des modèles fortement typés.
public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response> DetectUnivariateChangePointAsync (Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);abstract member DetectUnivariateChangePointAsync : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
override this.DetectUnivariateChangePointAsync : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>Public Overridable Function DetectUnivariateChangePointAsync (content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Task(Of Response)Paramètres
- content
- RequestContent
Contenu à envoyer en tant que corps de la demande.
- context
- RequestContext
Contexte de demande, qui peut remplacer les comportements par défaut du pipeline client par appel.
Retours
Réponse retournée par le service.
Exceptions
content a la valeur null.
Le service a retourné un code de status non réussi.
Exemples
Cet exemple montre comment appeler DetectUnivariateChangePointAsync avec le contenu de requête requis et comment analyser le résultat.
var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);
var data = new {
series = new[] {
new {
value = 123.45f,
}
},
granularity = "yearly",
};
Response response = await client.DetectUnivariateChangePointAsync(RequestContent.Create(data));
JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.ToString());
Cet exemple montre comment appeler DetectUnivariateChangePointAsync avec tout le contenu de la requête et comment analyser le résultat.
var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);
var data = new {
series = new[] {
new {
timestamp = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
value = 123.45f,
}
},
granularity = "yearly",
customInterval = 1234,
period = 1234,
stableTrendWindow = 1234,
threshold = 123.45f,
};
Response response = await client.DetectUnivariateChangePointAsync(RequestContent.Create(data), new RequestContext());
JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("period").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("isChangePoint")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("confidenceScores")[0].ToString());
Remarques
Évaluer le score de point de modification de chaque point de série
Vous trouverez ci-dessous le schéma JSON pour les charges utiles de demande et de réponse.
Corps de la demande :
Schéma pour UnivariateChangePointDetectionOptions:
{
series: [
{
timestamp: string (date & time), # Optional.
value: number, # Required.
}
], # Required.
granularity: "yearly" | "monthly" | "weekly" | "daily" | "hourly" | "minutely" | "secondly" | "microsecond" | "none", # Required.
customInterval: number, # Optional.
period: number, # Optional.
stableTrendWindow: number, # Optional.
threshold: number, # Optional.
}
Corps de réponse :
Schéma pour UnivariateChangePointDetectionResult:
{
period: number, # Optional.
isChangePoint: [boolean], # Optional.
confidenceScores: [number], # Optional.
}
S’applique à
Azure SDK for .NET