Attribution Modeler | partitions | partition[n] | AdvancedOptions
此类别中属性所指定的值将影响 Attribution Modeler 如何评估数据,并且将应用于所有分区。
sampleSize
描述
此属性定义用于培训的可用记录的百分比。应该将此值设置为大于 0 但小于 100 的数字(百分比)。
缺省值
100
randomSeed
描述
随机种子值表示 Attribution Modeler 用来随机选择记录的起始点。
缺省值
未定义任何值
maxTrainingTime
描述
此属性指定 Attribution Modeler 在培训本身上花费的最长时间(以小时计)。当培训过程对数据进行迭代以努力达到由 converganceThreshold 属性设置的目标时,此属性对培训过程设置一个时间限制。此时间限制有助于管理员限制 Attribution Modeler 消耗的资源。如果 RIRA 超出该培训时间限制,监视屏幕将会显示运行状态“超限”。
缺省值
12
convergenceThreshold
描述
此属性用于设置在一次培训迭代和下一次培训的结果之间允许的差异大小限制。此差异以响应百分比的形式表示,其结果(获胜报价)允许从一个迭代变为另一个。
如果将此属性设置为 0(零),那么您将不允许对结果进行从培训迭代到下一个迭代的任何更改。这是最为严格的标准。如果您将此属性设置为高于 0 的值,那么您将允许培训结果更为灵活;标准将不会那么严格,而培训可能会更快完成。
缺省值
3
noiseEliminationThreshold
描述
此属性已保留,可能在将来使用。
缺省值
5