Выявление аномалий (AnomalydetectionPredict)

Выявление аномалий на основе обученной модели машинного обучения.

Путь к модели

[Текст] Путь к файлу модели. Модель должна быть создана с помощью блока "Обучение модели выявления аномалий".

Данные

[Таблица данных] Входные данные. Колонки у таблицы должны совпадать с колонками, на которых происходило обучение модели.

Название целевой колонки

[Текст] Название колонки для записи результата. Если колонки нет в данных, поступающих на вход блока, то она будет добавлена. Алгоритм позволяет записать в разные колонки метку и счет. Для этого в данном свойстве укажите два названия колонок через запятую.

Например, "PredictedLabel,Score".

Результат

[Таблица данных] Результат выявления аномалий.

Уровень обработки

Выбор уровня обработки ошибок. Возможные значения:

  • "Default" - по умолчанию;

  • "Ignore" - ошибки игнорируются;

  • "Handle" - ошибки обрабатываются.

Если выбрано значение "Default", то будет использоваться значение блока "Старт" данной диаграммы.

Уровень сообщений

Выбор уровня сообщений, который будут выводить блоки при работе. Возможные значения:

  • "Default" - по умолчанию;

  • "Release" - вывод отключен;

  • "Debug" - вывод основной информации;

  • "Detailed" - вывод подробной информации.

Если выбрано значение "Default", то будет использоваться значение блока "Старт" данной диаграммы.

Текст ошибки

[Текст] Возвращает подробную информацию об ошибке в случае некорректного выполнения работы блока.

Last updated