Classify confidence score

Zonos Classify がエントロピー confidence scoring をどのように利用するか、および最小 confidence score を調整する方法をご覧ください。

仕組み 

Classify の confidence score は 0% から 100% の数値（小数として表現）で、分類の確実性レベルを表します。このスコアは、データの不確実性またはランダム性を測定する情報理論の手法であるエントロピーを使用して決定されます。エントロピーは不確実性を定量化するため、不確実性が高いほど confidence score は低くなり、不確実性が低いほど confidence score は高くなります。このアプローチは、最も可能性の高いオプションを単純に定量化する標準的な確率アプローチと比較して、分類における不確実性のより微妙な理解を提供し、より正確な confidence score をもたらします。

ここで定義される confidence score はキャリブレーションされたものではありません。つまり、スコア自体を絶対的な意味で解釈することはできません。たとえば、85% のスコアが、お客様の目的に対して 85% の確率で好ましい結果をもたらすことを必ずしも意味しません。代わりに、これらのスコアは互いに比較したときに最も有用です。85% confidence の分類は、75% confidence score と比較して、好ましい結果の可能性が高くなります。

次のシナリオを考えてみてください。「sweater」または「food」のみを情報として提供すると、両方のカテゴリが同じ確率で正しいと誤って示唆される可能性があります。しかし、「sweater」には 10 の subheading があり、「other food preparations」には 600 の subheading があります。エントロピーベースの confidence score はこれらの違いを考慮し、「sweater」分類の方が「food」分類よりもはるかに高い confidence につながります。

Confidence 範囲

Dashboard で利用可能な Classify confidence 範囲は、confidence score を解釈するためのわかりやすく直感的なフレームワークを提供します。エントロピースコアリングとデータの専門家評価に基づいてこれらの範囲が作成され、各分類に対する confidence レベルを効果的に伝えることを目的としています。このシステムは曖昧さを最小限に抑えるよう設計されており、confidence score に基づいて情報に基づいた意思決定を行いやすくなります。

• 75-100% = 高い confidence
• 50-74% = 中程度の confidence
• 25-49% = やや低い confidence
• 10-24% = 低い confidence
• 0-9% = 結果なし

最小 confidence score の調整 

Classify にはデフォルトの confidence score がありますが、ビジネスニーズに合わせてスコアを調整できます。confidence score が希望するパーセンテージ未満の場合、Classify は HS コードを返しません。代わりに、HS コードが見つからなかったことを通知し、より多くの商品情報の追加を促します。

Classify の confidence score は、リスク許容度内で HS コードを返すことを保証する Classify の重要な部分です。たとえば、confidence score を 25% に設定すると、Classify は「handmade accessories」や「dragon pack」などの曖昧な説明に対して分類を提供しない可能性が高くなります。しかし、confidence score を 0% に下げると、Classify は「handmade accessories」を「bracelets」に、「dragon pack」を「toy」に分類するなど、可能な限り分類レスポンスを返すために前提を置きます。

分類の専門家に相談し、confidence score レベルを調整するには、classify@zonos.com までお問い合わせください。

Provided HS コード 

Classify 入力フィールド として provided HS コード を提供した場合、それを既知の属性として扱います。そのため、すべての分類は taxonomy のそのサブセット内に収まり、提供される confidence score も同じ taxonomy サブセットに限定されます。たとえば、ユニバーサルリクエストで 62 を provided HS コードとして提供した場合、provided HS コードが正しいと仮定するため、confidence score は 3 桁目から 6 桁目に基づきます。