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Recupere los resultados de la inferencia

Resultados de inferencia más recientes

Ejecute el siguiente comando para obtener el resultado de inferencia más reciente de una propiedad de activo. Para obtener más información, consulte la get-asset-property-valueGuía de referencia de AWS CLI comandos.

aws iotsitewise get-asset-property-value \
    —asset-id asset-id \
    —property-id result-property-id

Historial de resultados de inferencias

Ejecute el siguiente comando para obtener el historial de los resultados de la inferencia para un período de tiempo específico. Para obtener más información, consulte get-asset-property-value-history en la Guía de referencia de AWS CLI comandos.

aws iotsitewise get-asset-property-value-history \
    —asset-id asset-id \
    —property-id result-property-id \
    —start-date start-time \
    —end-date end-time

Ejemplo de respuesta

ejemplo de una respuesta al resultado de una inferencia:

{
  "value": {
    "stringValue": "{\"timestamp\": \"2025-02-10T22:42:00.000000\", \"prediction\": 0, \"prediction_reason\": \"NO_ANOMALY_DETECTED\", \"diagnostics\": [{\"name\": \"asset-id\\\\property-id\", \"value\": 0.53528}]}"
  },
  "timestamp": {
    "timeInSeconds": 1739227320,
    "offsetInNanos": 0
  },
  "quality": "GOOD"
}

Campos de respuesta

• value.stringValue: cadena JSON que contiene el resultado de la inferencia con los siguientes campos:

  • timestamp: marca temporal del TQV con el que se realiza la inferencia.

  • predicción: el resultado de la predicción (0 para que no se detecte ninguna anomalía, 1 para la anomalía detectada).

  • prediction_reason: el motivo de la predicción (o). NO_ANOMALY_DETECTED ANOMALY_DETECTED

  • diagnóstico: conjunto de información de diagnóstico que muestra los factores que contribuyen a ello.

• marca de tiempo: marca de tiempo en la que se registra el resultado. AWS IoT SiteWise

• calidad: la calidad del punto de datos (normalmente). GOOD

Comprenda los resultados de las inferencias

El resultado de una inferencia devuelto por la detección de AWS IoT SiteWise anomalías incluye información clave sobre la predicción del modelo en un momento específico, como si se detectó una anomalía y qué sensores contribuyeron a la anomalía.

ejemplo de un resultado de inferencia detallado:

{
    "timestamp": "2021-03-11T22:25:00.000000",
    "prediction": 1,
    "prediction_reason": "ANOMALY_DETECTED",
    "anomaly_score": 0.72385,
    "diagnostics": [
      { "name": "asset_id_1\\\\property_id_1", "value": 0.02346 },
      { "name": "asset_id_2\\\\property_id_2", "value": 0.10011 },
      { "name": "asset_id_3\\\\property_id_3", "value": 0.11162 }
    ]
}

El diagnostics campo es útil para interpretar por qué el modelo hace una predicción determinada. Cada entrada de la lista incluye:

• name: El sensor que contribuyó a la predicción (formato:asset_id\\\\property_id).

• value: Un número de punto flotante entre 0 y 1, que representa el peso o la importancia relativos de ese sensor en ese momento.

Ventajas para el usuario:

• Comprenda qué sensores tuvieron el mayor impacto en una anomalía.

• Correlaciona los sensores de alto peso con el comportamiento del equipo físico.

• Infórmese sobre el análisis de la causa raíz.

nota

Incluso cuando prediction = 0 (comportamiento normal), se devuelve la lista de diagnósticos. Esto ayuda a evaluar qué sensores influyen actualmente en las decisiones del modelo, incluso en estados saludables.