Classify의 신뢰도 점수는 분류의 확실성 정도를 나타내는 값으로, 0%에서 100% 사이의 소수로 표현되는 수치입니다. 이 점수는 데이터의 불확실성 또는 무작위성을 측정하는 정보 이론 기법인 엔트로피를 사용해 산출됩니다. 엔트로피는 불확실성을 정량화하므로, 불확실성이 높을수록 신뢰도 점수는 낮아지고 불확실성이 낮을수록 신뢰도 점수는 높아집니다. 이 방식은 가장 가능성이 높은 선택지 하나만 정량화하는 표준적인 확률 접근법에 비해 분류의 불확실성을 더 세밀하게 파악할 수 있게 해주어, 더 정확한 신뢰도 점수를 제공합니다.
여기서 정의하는 신뢰도 점수는 보정(calibrated)된 값이 아닙니다. 즉, 점수 자체를 절대적인 의미로 해석할 수는 없습니다. 예를 들어 85%의 점수가 해당 분류가 사용자의 목적에 맞게 85%의 확률로 유리한 결과를 낸다는 의미는 아닙니다. 대신 이 점수는 서로 비교할 때 가장 유용합니다. 신뢰도 85%인 분류는 신뢰도 75%인 분류보다 유리한 결과가 나올 가능성이 더 높습니다.
다음 상황을 생각해 보세요: 정보로 “스웨터(sweater)” 또는 “식품(food)”만 제공하면 두 카테고리가 정답일 확률이 동일한 것처럼 잘못 보일 수 있습니다. 그러나 “스웨터”에는 하위 항목이 10개 있는 반면, “기타 조제 식품”에는 하위 항목이 600개 있습니다. 엔트로피 기반 신뢰도 점수는 이러한 차이를 반영하므로, “식품” 분류보다 “스웨터” 분류에서 신뢰도가 훨씬 더 높게 나타납니다.
신뢰도 구간
Dashboard에서 확인할 수 있는 Classify 신뢰도 구간은 신뢰도 점수를 해석하기 위한 단순하고 직관적인 체계를 제공합니다. 이 구간은 엔트로피 점수와 데이터에 대한 전문가 평가를 바탕으로 만들어졌으며, 각 분류에 대한 신뢰 수준을 효과적으로 전달하는 것을 목표로 합니다. 이 시스템은 모호함을 최소화하여 사용자가 신뢰도 점수를 바탕으로 더 쉽게 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.
Classify에는 기본 신뢰도 점수가 설정되어 있지만, 비즈니스 요구에 맞게 이 점수를 조정할 수 있습니다. 신뢰도 점수가 원하는 비율보다 낮으면 Classify는 HS 코드를 반환하지 않습니다. 대신 HS 코드를 찾을 수 없다는 알림을 표시하고 제품 정보를 더 추가하도록 안내합니다.
Classify의 신뢰도 점수는 사용자가 감수할 수 있는 위험 범위 내에서 HS 코드를 반환하도록 보장하는 핵심 요소입니다. 예를 들어 신뢰도 점수를 25%로 설정하면 Classify는 “수제 액세서리”나 “드래곤 팩”처럼 모호한 설명에는 분류를 제공하지 않을 가능성이 높습니다. 하지만 신뢰도 점수를 0%로 낮추면 Classify는 “수제 액세서리”를 “팔찌”로, “드래곤 팩”을 “장난감”으로 분류하는 식으로 가정을 적용해서라도 가능한 한 분류 결과를 제공합니다.
제공된 HS 코드를 Classify 입력 필드로 입력하면, 이를 이미 알고 있는 속성으로 처리합니다. 따라서 모든 분류는 해당 분류 체계의 하위 범위 내에서 이루어지며, 제공되는 신뢰도 점수 또한 동일한 분류 체계 하위 범위로 제한됩니다. 예를 들어 범용 요청에 제공된 HS 코드로 62를 입력하면, 제공된 HS 코드가 정확하다고 가정하므로 신뢰도 점수는 3~6번째 자리를 기준으로 산출됩니다.
신뢰도 점수
Classify 신뢰도 점수
Classify의 신뢰도 점수 산정 방식을 알아보세요.Zonos Classify가 엔트로피 기반 신뢰도 점수 산정을 활용하는 방법과 최소 신뢰도 점수를 조정하는 방법을 알아보세요.
작동 방식
Classify의 신뢰도 점수는 분류의 확실성 정도를 나타내는 값으로, 0%에서 100% 사이의 소수로 표현되는 수치입니다. 이 점수는 데이터의 불확실성 또는 무작위성을 측정하는 정보 이론 기법인 엔트로피를 사용해 산출됩니다. 엔트로피는 불확실성을 정량화하므로, 불확실성이 높을수록 신뢰도 점수는 낮아지고 불확실성이 낮을수록 신뢰도 점수는 높아집니다. 이 방식은 가장 가능성이 높은 선택지 하나만 정량화하는 표준적인 확률 접근법에 비해 분류의 불확실성을 더 세밀하게 파악할 수 있게 해주어, 더 정확한 신뢰도 점수를 제공합니다.
여기서 정의하는 신뢰도 점수는 보정(calibrated)된 값이 아닙니다. 즉, 점수 자체를 절대적인 의미로 해석할 수는 없습니다. 예를 들어 85%의 점수가 해당 분류가 사용자의 목적에 맞게 85%의 확률로 유리한 결과를 낸다는 의미는 아닙니다. 대신 이 점수는 서로 비교할 때 가장 유용합니다. 신뢰도 85%인 분류는 신뢰도 75%인 분류보다 유리한 결과가 나올 가능성이 더 높습니다.
다음 상황을 생각해 보세요: 정보로 “스웨터(sweater)” 또는 “식품(food)”만 제공하면 두 카테고리가 정답일 확률이 동일한 것처럼 잘못 보일 수 있습니다. 그러나 “스웨터”에는 하위 항목이 10개 있는 반면, “기타 조제 식품”에는 하위 항목이 600개 있습니다. 엔트로피 기반 신뢰도 점수는 이러한 차이를 반영하므로, “식품” 분류보다 “스웨터” 분류에서 신뢰도가 훨씬 더 높게 나타납니다.
신뢰도 구간
Dashboard에서 확인할 수 있는 Classify 신뢰도 구간은 신뢰도 점수를 해석하기 위한 단순하고 직관적인 체계를 제공합니다. 이 구간은 엔트로피 점수와 데이터에 대한 전문가 평가를 바탕으로 만들어졌으며, 각 분류에 대한 신뢰 수준을 효과적으로 전달하는 것을 목표로 합니다. 이 시스템은 모호함을 최소화하여 사용자가 신뢰도 점수를 바탕으로 더 쉽게 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.
최소 신뢰도 점수 조정
Classify에는 기본 신뢰도 점수가 설정되어 있지만, 비즈니스 요구에 맞게 이 점수를 조정할 수 있습니다. 신뢰도 점수가 원하는 비율보다 낮으면 Classify는 HS 코드를 반환하지 않습니다. 대신 HS 코드를 찾을 수 없다는 알림을 표시하고 제품 정보를 더 추가하도록 안내합니다.
Classify의 신뢰도 점수는 사용자가 감수할 수 있는 위험 범위 내에서 HS 코드를 반환하도록 보장하는 핵심 요소입니다. 예를 들어 신뢰도 점수를 25%로 설정하면 Classify는 “수제 액세서리”나 “드래곤 팩”처럼 모호한 설명에는 분류를 제공하지 않을 가능성이 높습니다. 하지만 신뢰도 점수를 0%로 낮추면 Classify는 “수제 액세서리”를 “팔찌”로, “드래곤 팩”을 “장난감”으로 분류하는 식으로 가정을 적용해서라도 가능한 한 분류 결과를 제공합니다.
분류 전문가와 상담하거나 신뢰도 점수 수준을 조정하려면 classify@zonos.com으로 문의하세요.
제공된 HS 코드
제공된 HS 코드를 Classify 입력 필드로 입력하면, 이를 이미 알고 있는 속성으로 처리합니다. 따라서 모든 분류는 해당 분류 체계의 하위 범위 내에서 이루어지며, 제공되는 신뢰도 점수 또한 동일한 분류 체계 하위 범위로 제한됩니다. 예를 들어 범용 요청에 제공된 HS 코드로 62를 입력하면, 제공된 HS 코드가 정확하다고 가정하므로 신뢰도 점수는 3~6번째 자리를 기준으로 산출됩니다.
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