ElasticSearch Machine Learning 自定义规则中 diff_from_typical 的含义

Question

在 ES 中配置机器学习作业时，您可以使用 custom_rules 自定义检测器。

我想知道 diff_from_typical 的实际含义（applies_to 可以采用的值之一）。我的主要问题是 diff_from_typical 是否考虑绝对差异。我知道您可以稍后使用 lt 或 gt 运算符（以及其他运算符），但让我们想象一下以下情况：

我有两个作业的自定义规则。规则相同，但案例场景不同。假设自定义规则是：

"custom_rules": [{
        "actions": ["skip_model_update"],
        "conditions": [
          {
            "applies_to": "diff_from_typical",
            "operator": "gt",
            "value": 2000
          }
        ]
      }]

案例场景A：

典型值：5000
实际值：2000
diff_from_typical: 5000 - 2000 = 3000

案例场景B：

典型值：5000
实际值：8000
diff_from_typical: 5000 - 8000 = -3000

上述自定义规则是否适用于这两种情况？我的意思是，使用与典型的绝对区别？或者它只适用于第一种情况（情况 A）？

我假设如果它只适用于第一种情况，我应该编写“反向”自定义规则来管理这两种情况。

提前致谢！

Answer 1

问题在 ES 论坛中得到了回答：https://discuss.elastic.co/t/explain-diff-from-typical-meaning-in-custom-rules/304419

基本上就是绝对差的意思，所以涵盖两边

ElasticSearch Machine Learning 自定义规则中 diff_from_typical 的含义

Meaning of diff_from_typical in ElasticSearch Machine Learning custom rules

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