トレーニングに使われる使用可能な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 より小さい数値 (パーセント) に設定される必要があります。

ランダム・シードは、Attribution Modeler でレコードのランダムな選択に使われる開始点を表します。

このプロパティーは、Attribution Modeler がトレーニング自体に費やす最大時間を指定します (時間単位)。 これは、converganceThreshold プロパティーで設定された目標に到達するためにトレーニング・プロセスがデータに対して繰り返し実行される際の制限時間を設定します。 この時間制限は、Attribution Modeler の消費するリソースを管理者が制限するうえで役立ちます。 SIRA がこのトレーニング時間制限を超えると、モニター画面には実行状態「オーバーラン (Overrun)」が表示されます。

このプロパティーを 0 (ゼロ) に設定すると、あるトレーニング反復の結果とその次の結果との間で、いかなる変更も許可されなくなります。これは最も厳格な設定です。このプロパティーを 0 より大きい値に設定すれば、トレーニングの結果がよりフレキシブルになるのを許容することになります。基準が緩くなることで、トレーニングの完了が早まる可能性があります。