Modelador de Atribuições | Partições | Partição[n]

As propriedades nesta categoria especificam valores que afetam como o Modelador de Atribuição avalia dados e que são aplicáveis a todas as partições.

Isto define a porcentagem dos registros disponíveis que são usados para treinamento. Este valor deve ser configurado com um número que é maior do que 0, mas menor do que 100 (por cento).

O valor inicial aleatório representa o ponto de início que o Modelador de Atribuição usa para selecionar registros aleatoriamente.

Nenhum valor definido

Esta propriedade especifica o tempo máximo, em horas, que o Modelador de Atribuição gasta se treinando. Ela estabelece um limite de tempo para o processo de treinamento conforme ela itera sobre os dados em um esforço para atingir o objetivo estabelecido pela propriedade converganceThreshold. Este limite ajuda os administradores a limitar os recursos que o Modelador de Atribuição consome. A tela de monitoramento mostrará um status de execução de Saturação se SIRA exceder esse limite de tempo de treinamento.

Essa propriedade é usada para configurar um limite para quanta diferença é permitida entre os resultados de uma iteração de treinamento e a próxima. Essa diferença é expressa como uma porcentagem de respostas para as quais os resultados (ofertas vencedoras) são permitidos de mudar de uma iteração para a próxima.

Se você configurar essa propriedade para 0 (zero), então não estará permitindo nenhuma mudança nos resultados de uma iteração de treinamento para a próxima; esse é o padrão mais rigoroso. Se configurar essa propriedade para um valor maior que 0, então estará permitido que os resultados do treinamento sejam mais flexíveis; o padrão é menos rigoroso e o treinamento pode ser concluído mais cedo.