Eigenschaften in dieser Kategorie geben Werte an, die festlegen, wie Attribution Modeler Daten auswertet, und die für alle Partitionen gelten.
Diese Eigenschaft gibt den maximalen Zeitrahmen in Stunden an, die Attribution Modeler mit dem Selbst-Training verbringt. Damit wird dem Trainingsprozess beim Versuch, das mit der Eigenschaft
converganceThreshold festgelegte Ziel durch Iterieren der Daten zu erreichen, ein Zeitlimit gesetzt. Dieses Zeitlimit hilft Administratoren die Ressourcen zu begrenzen, die
Attribution Modeler beansprucht. In der Überwachungsanzeige wird der Ausführungsstatus "Überschritten" angezeigt, wenn SIRA dieses Trainingszeitlimit überschreitet.
Wenn Sie diese Eigenschaft auf 0 (Null) festlegen, lassen Sie keine Änderungen der Ergebnisse von einer Iteration zur nächsten zu. Dies ist der strengste Standard. Wenn Sie diese Eigenschaft auf einen höheren Wert als
0 festlegen, erlauben Sie flexiblere Trainingsergebnisse. Der Standard ist weniger streng, und das Training könnte schneller abgeschlossen werden.