Задает процент доступных записей, используемых для обучения. В качестве этого значения нужно задать число, больше 0, но меньше 100 (проценты).

Случайное зерно (значение рандомизации) соответствует начальной точке, которую Attribution Modeler использует для случайной выборки записей.

Это свойство задает максимальное время (в часах), которое Attribution Modeler потратит на самообучение. Оно задает лимит времени для процесса обучения по мере перебора данных с тем, чтобы достичь цели, заданной свойством converganceThreshold. Этот предел времени помогает администраторам ограничить ресурсы, которые потребляет Attribution Modeler. В окне мониторинга будет показано состояние выполнения Перевыполнено, если SIRA превысит этот предел времени обучения.

Если задать для этого свойства значение 0 (ноль), вам не разрешат вносить никаких изменения в результаты от одного цикла перебора до следующего; то есть, это самый жесткий стандарт. Если вы зададите для этого свойства значение больше 0, вы разрешите результатам обучения быть более гибкими; стандарт будет менее строгим, и обучение можно будет выполнить быстрее.