Puntuación de confianza de Classify

Descubra cómo Zonos Classify utiliza la puntuación de confianza de entropía y cómo ajustar su puntuación mínima de confianza.

Cómo funciona 

La puntuación de confianza en Classify es un valor numérico entre 0% y 100%, expresado como decimal, destinado a representar el nivel de certeza de una clasificación. Esta puntuación se determina utilizando la entropía, un método de la teoría de la información que mide la incertidumbre o aleatoriedad en los datos. Como la entropía cuantifica la incertidumbre, una mayor incertidumbre conlleva a puntuaciones de confianza más bajas, mientras que una menor incertidumbre produce puntuaciones de confianza más altas. Este enfoque proporciona una comprensión más matizada de la incertidumbre en las clasificaciones, lo que resulta en una puntuación de confianza más precisa en comparación con el enfoque de probabilidad estándar, que simplemente cuantifica la opción más probable.

La puntuación de confianza definida aquí no es calibrada. Esto significa que las puntuaciones en sí mismas no pueden interpretarse en términos absolutos. Por ejemplo, una puntuación del 85% no necesariamente significa que la clasificación resultará favorable el 85% del tiempo para sus propósitos. En cambio, estas puntuaciones son más útiles cuando se comparan entre sí. Una clasificación con un 85% de confianza tiene una mayor probabilidad de resultados favorables en comparación con una puntuación de confianza del 75%.

Considere este escenario: proporcionar solo "suéter" o "comida" como información podría sugerir erróneamente que ambas categorías tienen la misma probabilidad de ser correctas. Sin embargo, los "suéteres" tienen 10 subcategorías, mientras que las "otras preparaciones de alimentos" abarcan 600 subcategorías. Las puntuaciones de confianza basadas en entropía tienen en cuenta estas diferencias, lo que resulta en una confianza mucho mayor en la clasificación de "suéteres" que en la clasificación de "comida".

Rangos de confianza

Disponibles en el Panel de control, los rangos de confianza de Classify proporcionan un marco claro e intuitivo para interpretar las puntuaciones de confianza. La evaluación experta de la puntuación de entropía y los datos informaron la creación de estos rangos, con el objetivo de comunicar eficazmente nuestro nivel de confianza en cada clasificación. Este sistema está diseñado para minimizar la ambigüedad, facilitando que los usuarios tomen decisiones informadas basadas en las puntuaciones de confianza.

• 75-100% = Alta confianza
• 50-74% = Confianza moderada
• 25-49% = Confianza justa
• 10-24% = Baja confianza
• 0-9% = Sin resultado

Ajustar la puntuación mínima de confianza 

Si bien Classify tiene una puntuación de confianza predeterminada, puede ajustar la puntuación para adaptarse a las necesidades de su negocio. Si la puntuación de confianza es menor que el porcentaje deseado, Classify no devolverá un código HS. En su lugar, le notificará que no se pudo encontrar un código HS y le pedirá que agregue más información del producto.

La puntuación de confianza de Classify's es una parte esencial de Classify, ya que garantiza que devolvamos códigos HS dentro de su tolerancia al riesgo. Por ejemplo, si establece su puntuación de confianza en 25%, es probable que Classify no proporcione clasificaciones para descripciones ambiguas como "accesorios hechos a mano" o "paquete de dragones". Sin embargo, al reducir la puntuación de confianza a 0%, Classify hará suposiciones, como clasificar "accesorios hechos a mano" como "pulseras" y "paquete de dragones" como "juguete", para garantizar que reciba una respuesta de clasificación siempre que sea posible.

Para consultar con un experto en clasificaciones y ajustar su nivel de puntuación de confianza, comuníquese con classify@zonos.com.

Códigos HS proporcionados 

Si proporciona un código HS proporcionado como un campo de entrada de Classify, lo tratamos como un atributo conocido. Como tal, todas las clasificaciones estarán dentro de ese subconjunto de la taxonomía, y la puntuación de confianza proporcionada se limitará a ese mismo subconjunto de la taxonomía. Por ejemplo, si proporciona 62 como un código HS proporcionado para una solicitud universal, la puntuación de confianza se basará en los dígitos 3 a 6, ya que asumimos que el código HS proporcionado es correcto.