Właściwości anomalydetectionnode węzła

Translation not up to date

The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.

Go back to the English version of the documentation

Właściwości anomalydetectionnode węzła

Last updated: 04 lip 2023

Właściwości anomalydetectionnode węzła

Ikona węzła anomalii Węzeł Anomaly identyfikuje obserwacje nietypowe lub wartości odstających, które nie są zgodne ze wzorcami danych "normalnych". Dzięki temu węzłowi możliwe jest identyfikowanie wartości odstających nawet wtedy, gdy nie pasują one do wcześniej znanych wzorców, a nawet jeśli nie jesteś dokładnie pewien, czego szukasz.

Przykład

node = stream.create("anomalydetection", "My node")
node.setPropertyValue("anomaly_method", "PerRecords")
node.setPropertyValue("percent_records", 95)
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("peer_group_num_auto", True)
node.setPropertyValue("min_num_peer_groups", 3)
node.setPropertyValue("max_num_peer_groups", 10)

Tabela 1. Właściwości węzła anomalydetectionnode
`anomalydetectionnode` Właściwości	Wartości	Opis właściwości
`inputs`	[field1 ... fieldN]	Modele Wykrywanie anomalii filtrują rekordy na podstawie określonych zmiennych wejściowych. Nie są używane w polu docelowym. Nie używają także zmiennych wagi i częstości. Więcej informacji na ten temat zawiera sekcja Właściwości wspólnego węzła modelowania .
`mode`	`Expert` `Simple`
`anomaly_method`	`IndexLevel` `PerRecords` `NumRecords`	Określa metodę używaną do określania wartości odcięcia przy oznaczaniu rekordów jako anomalii.
`index_level`	Liczba	Określa minimalną wartość odcięcia używaną do oznaczania anomalii.
`percent_records`	Liczba	Ustawia próg oznaczania rekordów jako odsetek rekordów w danych uczących.
`num_records`	Liczba	Ustawia próg oznaczania rekordów jako liczbę rekordów w danych uczących.
`num_fields`	liczba całkowita	Liczba zmiennych, jaką należy zgłosić dla każdego rekordu oznaczonego jako anomalia.
`impute_missing_values`	Flaga
`adjustment_coeff`	Liczba	Wartość używana do równoważenia względnej wagi nadanej zmiennym ciągłym i jakościowym przy obliczaniu odległości.
`peer_group_num_auto`	Flaga	Automatycznie oblicza liczbę grup elementów równorzędnych.
`min_num_peer_groups`	liczba całkowita	Określa minimalną liczbę grup elementów równorzędnych, gdy `peer_group_num_auto` ma wartość `True`.
`max_num_per_groups`	liczba całkowita	Określa maksymalną liczbę grup elementów równorzędnych.
`num_peer_groups`	liczba całkowita	Określa minimalną liczbę grup elementów równorzędnych, gdy `peer_group_num_auto` ma wartość `False`.
`noise_level`	Liczba	Określa sposób traktowania wartości odstających podczas grupowania. Podaj wartość w zakresie od 0 do 0,5.
`noise_ratio`	Liczba	Określa, jaka część pamięci przydzielonej dla komponentu ma być używana do buforowania szumów. Podaj wartość w zakresie od 0 do 0,5.