@@ -63,10 +63,25 @@ Einzelne Vorhersage für einen Sensor.
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"sensor_id": "sensor.kitchen",
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"predictions": {"temperature": 21.4},
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"confidence": 0.78,
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"model_type": "statistical_baseline"
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"model_type": "statistical_baseline",
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"explanations": {
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"temperature": {
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"direction": "steigend",
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"change": 0.4,
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"sample_count": 24,
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"historical_mean": 20.7,
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"trend_per_step": 0.4,
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"summary": "temperature: steigend; Prognose ..."
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}
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}
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}
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Die Erklärung nennt pro Merkmal den aktuellen und prognostizierten Wert,
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Richtung, Veränderung, Datenbasis, historischen Bereich, Streuung, Trend und
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Confidence. Sie wird deterministisch aus den gespeicherten Modellparametern
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erzeugt.
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### `POST /ml/retrain`
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Trainiert die Artefakt-Metadaten aus neuen Sensordaten. Existiert `modelId`
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