Propriedades anomalydetectionnode

Ícone do nó de anomalia O nódulo de anomalia identifica casos incomuns, ou outliers, que não se adequam a padrões de dados "normais". Com esse nó, é possível identificar valores discrepantes mesmo que eles não se adéquem a nenhum padrão anteriormente conhecido e mesmo que você não tenha exatamente certeza do que está procurando.

Exemplo

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. propriedades anomalydetectionnode
Propriedades `anomalydetectionnode`	Valores	Descrição da propriedade
`inputs`	[field1 ... fieldN]	Os modelos de Detecção de Anomalias selecionam registros com base nos campos de entrada especificados. Eles não usam um campo de destino. Os campos de peso e de frequência também não são utilizados. Veja Propriedades do nó de modelagem comum para obter mais informações.
`mode`	`Expert` `Simple`
`anomaly_method`	`IndexLevel` `PerRecords` `NumRecords`	Especifica o método utilizado para determinar o valor de corte para sinalizar registros como anômalos.
`index_level`	number	Especifica o valor mínimo de corte para sinalizar anomalias.
`percent_records`	number	Configura o limite para sinalizar registros com base na porcentagem de registros nos dados de treinamento.
`num_records`	number	Configura o limite para sinalizar registros com base no número de registros nos dados de treinamento.
`num_fields`	Número inteiro	O número de campos para relatar cada registro anômalo.
`impute_missing_values`	sinalização
`adjustment_coeff`	number	Valor utilizado para balancear o peso relativo fornecido para campos contínuos e categóricos no cálculo da distância.
`peer_group_num_auto`	sinalização	Calcula automaticamente o número de grupos de peers.
`min_num_peer_groups`	Número inteiro	Especifica o número mínimo de grupos de pares usados quando `peer_group_num_auto` é configurado como `True`.
`max_num_per_groups`	Número inteiro	Especifica o número máximo de grupos de peers.
`num_peer_groups`	Número inteiro	Especifica o número de grupos de pares usados quando `peer_group_num_auto` é configurado como `False`.
`noise_level`	number	Determina como os valores discrepantes são tratados durante o armazenamento em cluster. Especifique um valor entre 0 e 0,5.
`noise_ratio`	number	Especifica a parte da memória alocada para o componente que deve ser utilizada para o armazenamento em buffer de ruído. Especifique um valor entre 0 e 0,5.