创建预测 API
新版 API 参考
有关最新的 API 详情，请参阅 机器学习异常检测 API。
通过使用时间序列的历史行为来预测其未来行为。
请求
POST _ml/anomaly_detectors/<job_id>/_forecast
前置条件
- 需要
manage_ml集群权限。此权限包含在machine_learning_admin内置角色中。
描述
你可以基于异常检测作业创建预测作业来推断未来行为。有关更多信息，请参阅预测未来和预测限制。
你可以使用删除预测 API 删除预测。
- 预测不支持执行群体分析的作业；如果你尝试为配置中包含
over_field_name属性的作业创建预测，将会发生错误。 - 创建预测时作业必须处于打开状态。否则，将发生错误。
路径参数
<job_id>（必需，字符串）异常检测作业的标识符。
查询参数
duration（可选，时间单位）表示预测未来多长时间的时间段。例如，
30d对应 30 天。默认值为 1 天。预测从最后处理的记录开始。expires_in（可选，时间单位）预测结果的保留时间。预测过期后，结果将被删除。默认值为 14 天。如果设置为 0，预测永不过期且不自动删除。
max_model_memory（可选，字节值）预测可使用的最大内存。如果预测需要使用超过提供的内存量，将会溢出到磁盘。默认为 20mb，最大为 500mb，最小为 1mb。如果设置为作业配置内存限制的 40% 或以上，将自动降低到该值以下。
请求体
你也可以在请求体中指定查询参数（如 duration 和 expires_in）。
示例
POST _ml/anomaly_detectors/low_request_rate/_forecast
{
"duration": "10d"
}
预测创建后，你收到以下结果：
{
"acknowledged": true,
"forecast_id": "wkCWa2IB2lF8nSE_TzZo"
}
随后你可以在 Kibana 的单一指标查看器中查看预测。