OR 聚合器¶
- class darts.ad.aggregators.or_aggregator.OrAggregator(n_jobs=1)[源代码]¶
基类：
AggregatorOR 聚合器
如果任何组件被标记为异常，则将时间步识别为异常的聚合器（逻辑或）。
- 参数
n_jobs (
int) – 要并行运行的作业数量。默认为 1`（顺序执行）。将参数设置为 `-1 表示使用所有可用的处理器。
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')¶
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，表示序列中每个点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')¶
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