sampleSize プロパティーは、トレーニングに使用する使用可能レコードのパーセンテージを定義します。この値は、0 より大きく、100 (パーセント) より小さい数に設定する必要があります。

randomSeed プロパティーは、Attribution Modeler でレコードをランダムに選択する際に、開始点として使用する位置を表します。

maxTrainingTime プロパティーは、Attribution Modeler が自身のトレーニングに費やす最大時間を分数で指定します。 トレーニング・プロセスでは converganceThreshold プロパティーによって設定される目標を達成するためにデータが反復されるため、このプロパティーはトレーニング・プロセスの時間制限を設定します。 この時間制限は、Attribution Modeler で消費されるリソースを制限する上で役立ちます。 SIRA がこのトレーニング時間制限を超えると、警告がログ・ファイルに記録されます。

convergenceThreshold プロパティーを使用して、あるトレーニング反復の結果とその次のトレーニング反復の結果との間に生じることが許容される差異の限度を設定します。この差異は、ある反復とその次の反復との間で、結果 (成功オファー) に変化が生じることが許容されるレスポンスのパーセンテージで表します。

プロパティーを 0 (ゼロ) に設定した場合、ある反復の結果とその次の反復の結果との間に変化が生じることは許可されなくなります。 これは最も厳格な基準となります。このプロパティーの値を 0 よりも大きく設定した場合は、トレーニング結果の許容範囲がより柔軟なものとなります。 この基準の厳格度はより小さくなり、トレーニングが短期間で完了します。

noiseEliminationThreshold プロパティーを使用して、しきい値より下の SIRA クレジットを除去します。