AnomalyDetectorClient.DetectMultivariateBatchAnomaly メソッド
定義
重要
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オーバーロード
DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) |
多変量異常を検出します。 |
DetectMultivariateBatchAnomaly(String, RequestContent, RequestContext) |
[プロトコルメソッド]多変量異常の検出
|
DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken)
- Source:
- AnomalyDetectorClient.cs
多変量異常を検出します。
public virtual Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult> DetectMultivariateBatchAnomaly (string modelId, Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions options, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);
abstract member DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>
override this.DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateBatchDetectionOptions * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.MultivariateDetectionResult>
Public Overridable Function DetectMultivariateBatchAnomaly (modelId As String, options As MultivariateBatchDetectionOptions, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Response(Of MultivariateDetectionResult)
パラメーター
- modelId
- String
モデル識別子。
多変量異常検出の要求。
- cancellationToken
- CancellationToken
使用する取り消しトークン。
戻り値
例外
modelId
または options
が null です。
modelId
は空の文字列であり、空でないと予想されていました。
例
このサンプルでは、必要なパラメーターを指定して DetectMultivariateBatchAnomaly を呼び出す方法を示します。
var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);
var options = new MultivariateBatchDetectionOptions("<dataSource>", 1234, DateTimeOffset.UtcNow, DateTimeOffset.UtcNow);
var result = client.DetectMultivariateBatchAnomaly("<modelId>", options);
注釈
トレーニング済みのモデルと推論データの modelId 値を使用して、多変量異常検出タスクを送信します。 入力スキーマは、トレーニング要求と同じである必要があります。 要求は非同期的に完了し、resultId 値を返して検出結果を照会します。 要求は、Azure Blob Storage フォルダーを指すか、Azure Blob Storageの CSV ファイルを指す、外部からアクセス可能な Azure Storage URI を示すソース リンクである必要があります。
適用対象
DetectMultivariateBatchAnomaly(String, RequestContent, RequestContext)
- Source:
- AnomalyDetectorClient.cs
[プロトコルメソッド]多変量異常の検出
- この プロトコル メソッド を使用すると、高度なシナリオで応答の要求と処理を明示的に作成できます。
- まず、厳密に型指定されたモデルを使用して、より DetectMultivariateBatchAnomaly(String, MultivariateBatchDetectionOptions, CancellationToken) 簡単な利便性のオーバーロードを試してください。
public virtual Azure.Response DetectMultivariateBatchAnomaly (string modelId, Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);
abstract member DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response
override this.DetectMultivariateBatchAnomaly : string * Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response
Public Overridable Function DetectMultivariateBatchAnomaly (modelId As String, content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Response
パラメーター
- modelId
- String
モデル識別子。
- content
- RequestContent
要求の本文として送信するコンテンツ。
- context
- RequestContext
要求コンテキスト。これは、クライアント パイプラインの既定の動作を呼び出しごとにオーバーライドできます。
戻り値
サービスから返された応答。
例外
modelId
または content
が null です。
modelId
は空の文字列であり、空でないと予想されていました。
サービスから成功以外の状態コードが返されました。
例
このサンプルでは、必要なパラメーターを指定して DetectMultivariateBatchAnomaly を呼び出し、コンテンツを要求し、結果を解析する方法を示します。
var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);
var data = new {
dataSource = "<dataSource>",
topContributorCount = 1234,
startTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
endTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
};
Response response = client.DetectMultivariateBatchAnomaly("<modelId>", RequestContent.Create(data), new RequestContext());
JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("resultId").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("status").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("filledNARatio").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("effectiveCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("firstTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("lastTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("dataSource").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("topContributorCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("startTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("summary").GetProperty("setupInfo").GetProperty("endTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("timestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("isAnomaly").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("severity").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("score").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("contributionScore").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("value").GetProperty("interpretation")[0].GetProperty("correlationChanges").GetProperty("changedVariables")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("results")[0].GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());
注釈
トレーニング済みのモデルと推論データの modelId を使用して多変量異常検出タスクを送信します。入力スキーマはトレーニング要求と同じである必要があります。 要求は非同期的に完了し、resultId を返して検出結果を照会します。要求は、外部からアクセス可能な Azure ストレージ URI を示すソース リンクである必要があります。これは、Azure BLOB ストレージ フォルダーを指しているか、Azure BLOB ストレージ内の CSV ファイルを指しています。
要求と応答のペイロードの JSON スキーマを次に示します。
要求本文:
の MultivariateBatchDetectionOptions
スキーマ:
{
dataSource: string, # Required.
topContributorCount: number, # Required.
startTime: string (date & time), # Required.
endTime: string (date & time), # Required.
}
応答本文:
の MultivariateDetectionResult
スキーマ:
{
resultId: string, # Required.
summary: {
status: "CREATED" | "RUNNING" | "READY" | "FAILED", # Required.
errors: [ErrorResponse], # Optional.
variableStates: [VariableState], # Optional.
setupInfo: {
dataSource: string, # Required.
topContributorCount: number, # Required.
startTime: string (date & time), # Required.
endTime: string (date & time), # Required.
}, # Required.
}, # Required.
results: [
{
timestamp: string (date & time), # Required.
value: {
isAnomaly: boolean, # Required.
severity: number, # Required.
score: number, # Required.
interpretation: [AnomalyInterpretation], # Optional.
}, # Optional.
errors: [ErrorResponse], # Optional.
}
], # Required.
}
適用対象
Azure SDK for .NET