La propiedad sampleSize define el porcentaje de registros disponibles que se utilizan para la capacitación. Este valor se debe definir en un número que sea mayor que 0 pero menor que 100 (porcentaje).

La propiedad randomSeed representa el punto de inicio que utiliza Attribution Modeler para seleccionar registros de forma aleatoria.

La propiedad maxTrainingTime especifica el tiempo máximo, en minutos, que Attribution Modeler emplea en su propia capacitación. Define un límite de tiempo en el proceso de capacitación ya que se repite en los datos para alcanzar el objetivo definido por la propiedad converganceThreshold. Este límite de tiempo le ayuda a limitar los recursos que utiliza Attribution Modeler. Se registra una advertencia en el archivo de registro si SIRA excede este límite de tiempo de capacitación.

La propiedad convergenceThreshold se utiliza para definir un límite en las diferencias que están permitidas entre los resultados de una iteración de capacitación y la siguiente. Esta diferencia se expresa como un porcentaje de respuestas para las que se permite que los resultados (ofertas ganadoras) cambien de una iteración a la siguiente.

Si define la propiedad en 0 (cero), no permite ningún cambio en los resultados de una iteración de capacitación a la siguiente; este es el estándar más riguroso. Si establece esta propiedad en un valor mayor que 0, permite que los resultados de capacitación sean más flexibles; el estándar es menos riguroso y es posible que la capacitación se complete antes.

La propiedad noiseEliminationThreshold se utiliza para eliminar los créditos de SIRA por debajo del valor del umbral.