Attribution Modeler | partitions | partition[n]

이 카테고리에 있는 특성은 Attribution Modeler가 데이터를 평가하는 방법에 영향을 주고 모든 파티션에서 적용되는 값을 지정합니다.

이는 교육에 사용되는 사용 가능한 레코드의 백분율을 정의합니다. 이 값은 0보다 크고 100보다 작은 수(백분율)로 설정되어야 합니다.

랜덤 시드는 무작위로 레코드를 선택하기 위해 Attribution Modeler에서 사용하는 시작점을 나타냅니다.

이 특성은 Attribution Modeler가 교육에 사용하는 최대 시간(시간)을 지정합니다. 이 특성은 converganceThreshold 특성으로 설정된 목표에 도달하기 위해 교육 프로세스가 데이터에 대해 반복되는 제한 시간을 설정합니다. 이 제한 시간을 통해 관리자는 Attribution Modeler에서 소비하는 자원을 제한할 수 있습니다. SIRA가 이 교육 시간 제한을 초과할 경우 모니터링 화면에 실행 상태가 실행 초과로 표시됩니다.

이 특성은 한 교육 반복의 결과와 다른 교육 반복의 결과 간에 허용되는 차이에 대한 한계를 설정하는 데 사용됩니다. 이 차이는 한 반복의 결과(목표 달성 오퍼)가 다음 반복에서 변경될 수 있는 응답의 백분율로 표시됩니다.

이 특성을 0(영)으로 설정하면 한 교육 반복에서 다음 교육 반복까지 결과가 변경될 수 없습니다. 이는 가장 엄격한 표준입니다. 이 특성을 0보다 큰 값으로 설정하면 더 융통성 있는 교육 결과가 허용됩니다. 표준이 덜 엄격하고 교육이 더 빨리 완료될 수 있습니다.