异常聚合器基类
- class darts.ad.aggregators.aggregators.Aggregator[源代码]¶
基类:
ABC
聚合器的基类。
方法
eval_metric
(anomalies, series[, window, metric])将输入的多变量序列聚合为一个(序列),并根据真实异常标签评估结果。
predict
(series[, name])将输入的(序列的)多元二进制序列聚合为(序列的)单变量二进制序列。
- eval_metric(anomalies, series, window=1, metric='recall')[源代码]¶
将输入的多变量序列聚合为一个(序列),并根据真实异常标签评估结果。
- 参数
anomalies (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 二进制真实异常标签的序列(如果是异常则为1,否则为0)。series (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 要聚合的预测多元二元序列(序列)。window (
int
) – (序列的)整数值,表示每个点在(序列的)系列中代表的过去样本数量。该参数将由 darts.ad.utils 中的函数 _window_adjustment_anomalies() 用于转换异常。metric (
Literal
[‘recall’, ‘precision’, ‘f1’, ‘accuracy’]) – 要使用的度量函数名称。必须是以下之一:“recall”、“precision”、“f1”和“accuracy”。默认值:“recall”。
- 返回
(序列的)系列得分(序列)。
- 返回类型
Union[float, Sequence[float]]
- predict(series, name='series')[源代码]¶
将输入的(序列的)多元二进制序列聚合为(序列的)单变量二进制序列。
- 参数
series (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 要聚合的多变量二进制序列。name (
str
) – series 的名称。
- 返回
(序列的)聚合结果。
- 返回类型
- class darts.ad.aggregators.aggregators.FittableAggregator[源代码]¶
基类:
Aggregator
需要训练的聚合器的基类。
方法
eval_metric
(anomalies, series[, window, metric])将输入的多变量序列聚合为一个(序列),并根据真实异常标签评估结果。
fit
(anomalies, series)拟合聚合器于多元二值异常序列(序列)。
predict
(series[, name])将输入的(序列的)多元二进制序列聚合为(序列的)单变量二进制序列。
- eval_metric(anomalies, series, window=1, metric='recall')¶
将输入的多变量序列聚合为一个(序列),并根据真实异常标签评估结果。
- 参数
anomalies (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 二进制真实异常标签的序列(如果是异常则为1,否则为0)。series (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 要聚合的预测多元二元序列(序列)。window (
int
) – (序列的)整数值,表示每个点在(序列的)系列中代表的过去样本数量。该参数将由 darts.ad.utils 中的函数 _window_adjustment_anomalies() 用于转换异常。metric (
Literal
[‘recall’, ‘precision’, ‘f1’, ‘accuracy’]) – 要使用的度量函数名称。必须是以下之一:“recall”、“precision”、“f1”和“accuracy”。默认值:“recall”。
- 返回
(序列的)系列得分(序列)。
- 返回类型
Union[float, Sequence[float]]
- fit(anomalies, series)[源代码]¶
拟合聚合器于多元二值异常序列(序列)。
如果给定了一个系列列表,它们必须具有相同数量的组件。
- 参数
anomalies (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 二进制真实异常标签的序列(如果是异常则为1,否则为0)。series (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 要聚合的多变量二进制序列(预测标签)。
- 返回类型
Self
- predict(series, name='series')[源代码]¶
将输入的(序列的)多元二进制序列聚合为(序列的)单变量二进制序列。
- 参数
series (
Union
[TimeSeries
,Sequence
[TimeSeries
]]) – 要聚合的多变量二进制序列。name (
str
) – series 的名称。
- 返回
(序列的)聚合结果。
- 返回类型