Detecção de Anomalias#

Detecção de anomalias com base em um modelo de aprendizado de máquina treinado.

Caminho para o modelo[Texto] Caminho para o arquivo do modelo. O modelo deve ser criado usando o bloco "Treinamento do modelo de detecção de anomalias".
Dados[Tabela de dados] Dados de entrada. As colunas da tabela devem corresponder às colunas nas quais o modelo foi treinado.
Nome da coluna alvo

[Texto] Nome da coluna para registrar o resultado. Se a coluna não estiver nos dados de entrada do bloco, ela será adicionada. O algoritmo permite registrar em colunas diferentes o rótulo e a pontuação. Para isso, neste atributo, especifique dois nomes de colunas separados por vírgula.

Por exemplo, "PredictedLabel,Score".

Resultado[Tabela de dados] Resultado da detecção de anomalias.
Nível de tratamento

Seleção do nível de tratamento de erros. Valores possíveis:

  • "Default" - padrão;
  • "Ignore" - erros são ignorados;
  • "Handle" - erros são tratados.

Se o valor "Default" for selecionado, o valor do bloco "Início" deste diagrama será utilizado.

Nível de mensagens

Seleção do nível de mensagens que os blocos exibirão durante a execução. Valores possíveis:

  • "Default" - padrão;
  • "Release" - saída desativada;
  • "Debug" - saída de informações principais;
  • "Detailed" - saída de informações detalhadas.

Se o valor "Default" for selecionado, o valor do bloco "Início" deste diagrama será utilizado.

Texto do erro[Texto] Retorna informações detalhadas sobre o erro em caso de execução incorreta do bloco.