Attribution Modeler | partitions | partition[n] | AdvancedOptions
이 범주에 있는 등록 정보는 Attribution Modeler가 데이터를 평가하는 방법에 영향을 미치고 모든 파티션에 적용되는 값을 지정합니다.
sampleSize
설명
이 값은 교육을 위해 사용되는 사용 가능한 레코드의 백분율을 정의합니다. 이 값은 0보다는 크고 100(퍼센트)보다는 작은 숫자로 설정해야 합니다.
기본값
100
randomSeed
설명
무작위 시드는 Attribution Modeler가 레코드를 무작위로 선택하기 위해 사용하는 시작점을 나타냅니다.
기본값
값이 정의되지 않음
maxTrainingTime
설명
이 등록 정보는 Attribution Modeler가 자체 교육에 사용하는 최대 시간(시)을 지정합니다. 이 등록 정보는 converganceThreshold 등록 정보에서 설정한 목표에 도달하기 위해 데이터를 반복할 때 교육 프로세스에 대한 시간 제한을 설정합니다. 이 시간 제한은 관리자가 Attribution Modeler가 이용하는 자원을 제한하는 데 도움이 됩니다. SIRA가 이러한 교육 시간 제한을 초과할 경우 모니터링 화면에 실행 상태가 실행 초과로 표시됩니다.
기본값
12
convergenceThreshold
설명
이 등록 정보는 한 교육 반복의 결과 및 다음 교육 반복 사이에서 허용될 수 있는 차이의 한계를 설정합니다. 이 차이는 한 반복에서 다음 반복으로 변경할 수 있는 결과에 대한 응답율(%)로 표시됩니다.
이 등록 정보를 0(영)으로 설정하면 한 교육 반복에서 다음 교육 반복으로 결과를 변경할 수 없습니다. 이 등록 정보를 0보다 큰 값으로 설정하면 교육 결과를 더 유연하게 변경할 수 있습니다. 표준의 경우 덜 엄격하며 교육이 곧 완료될 수 있습니다
기본값
3
noiseEliminationThreshold
설명
이 등록 정보는 향후 사용을 위해 예약되어 있습니다.
기본값
5