org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.movavg.models

クラス EwmaModel

java.lang.Object

org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.movavg.models.MovAvgModel

org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.movavg.models.EwmaModel

public class EwmaModel
extends MovAvgModel

Calculate a exponentially weighted moving average

ネストされたクラスのサマリー

ネストされたクラス

修飾子とタイプ	クラスと説明
static class	EwmaModel.EWMAModelBuilder
static class	EwmaModel.SingleExpModelParser

クラスから継承されたネストされたクラス/インタフェース org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.movavg.models.MovAvgModel

MovAvgModel.AbstractModelParser

フィールドのサマリー

フィールド

修飾子とタイプ	フィールドと説明
protected static ParseField	NAME_FIELD
static MovAvgModelStreams.Stream	STREAM

コンストラクタのサマリー

コンストラクタ

コンストラクタと説明
EwmaModel(double alpha)

メソッドのサマリー

修飾子とタイプ	メソッドと説明
boolean	canBeMinimized() Returns if the model can be cost minimized.
MovAvgModel	clone() Clone the model, returning an exact copy
protected <T extends Number> double[]	doPredict(Collection<T> values, int numPredictions) Calls to the model-specific implementation which actually generates the predictions
MovAvgModel	neighboringModel() Generates a "neighboring" model, where one of the tunable parameters has been randomly mutated within the allowed range.
<T extends Number> double	next(Collection<T> values) Returns the next value in the series, according to the underlying smoothing model
void	writeTo(StreamOutput out) Write the model to the output stream

クラスから継承されたメソッド org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.movavg.models.MovAvgModel

emptyPredictions, hasValue, minimizeByDefault, predict

クラスから継承されたメソッド java.lang.Object

equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

フィールドの詳細

NAME_FIELD

protected static final ParseField NAME_FIELD

STREAM

public static final MovAvgModelStreams.Stream STREAM

コンストラクタの詳細

EwmaModel

public EwmaModel(double alpha)

メソッドの詳細

canBeMinimized

public boolean canBeMinimized()

クラスからコピーされた説明: MovAvgModel

Returns if the model can be cost minimized. Not all models have parameters which can be tuned / optimized.

定義:

canBeMinimized クラス内 MovAvgModel

neighboringModel

public MovAvgModel neighboringModel()

クラスからコピーされた説明: MovAvgModel

Generates a "neighboring" model, where one of the tunable parameters has been randomly mutated within the allowed range. Used for minimization

定義:

neighboringModel クラス内 MovAvgModel

clone

public MovAvgModel clone()

クラスからコピーされた説明: MovAvgModel

Clone the model, returning an exact copy

定義:

clone クラス内 MovAvgModel

doPredict

protected <T extends Number> double[] doPredict(Collection<T> values,
                                                int numPredictions)

クラスからコピーされた説明: MovAvgModel

Calls to the model-specific implementation which actually generates the predictions

定義:

doPredict クラス内 MovAvgModel

型パラメータ:

T - Type of numeric

パラメータ:

values - Collection of numerics to movingAvg, usually windowed

numPredictions - Number of newly generated predictions to return

戻り値:

Returns an array of doubles, since most smoothing methods operate on floating points

next

public <T extends Number> double next(Collection<T> values)

クラスからコピーされた説明: MovAvgModel

Returns the next value in the series, according to the underlying smoothing model

定義:

next クラス内 MovAvgModel

型パラメータ:

T - Type of numeric

パラメータ:

values - Collection of numerics to movingAvg, usually windowed

戻り値:

Returns a double, since most smoothing methods operate on floating points

writeTo

public void writeTo(StreamOutput out)
             throws IOException

クラスからコピーされた説明: MovAvgModel

Write the model to the output stream

定義:

writeTo クラス内 MovAvgModel

パラメータ:

out - Output stream

例外:

IOException