Оценка уверенности Classify

Узнайте, как Zonos Classify использует оценку уверенности на основе энтропии и как настроить вашу минимальную оценку уверенности.

Как это работает 

Оценка уверенности в Classify — это числовое значение от 0% до 100%, выраженное в десятичной форме, предназначенное для представления уровня уверенности в классификации. Эта оценка определяется с использованием энтропии, метода из теории информации, который измеряет неопределенность или случайность в данных. Поскольку энтропия количественно оценивает неопределенность, более высокая неопределенность приводит к более низким оценкам уверенности, в то время как более низкая неопределенность дает более высокие оценки уверенности. Этот подход предоставляет более тонкое понимание неопределенности в классификациях, что приводит к более точной оценке уверенности по сравнению со стандартным подходом вероятности, который просто количественно оценивает наиболее вероятный вариант.

Оценка уверенности, определенная здесь, не является откалиброванной. Это означает, что сами оценки не могут быть интерпретированы в абсолютных терминах. Например, оценка 85% не обязательно означает, что классификация приведет к чему-то благоприятному 85% времени для ваших целей. Вместо этого эти оценки наиболее полезны при сравнении друг с другом. Классификация с оценкой уверенности 85% имеет более высокую вероятность благоприятных исходов по сравнению с оценкой уверенности 75%.

Рассмотрим этот сценарий: предоставление только "свитера" или "еды" в качестве информации может ошибочно предполагать, что обе категории имеют равные шансы на правильность. Однако "свитеры" имеют 10 подкатегорий, в то время как "другие пищевые приготовления" охватывают 600 подкатегорий. Оценки уверенности на основе энтропии учитывают эти различия, что приводит к гораздо более высокой уверенности в классификации "свитер", чем в классификации "еда".

Диапазоны уверенности

Доступные в Dashboard, диапазоны уверенности Classify предоставляют простой и интуитивно понятный каркас для интерпретации оценок уверенности. Экспертная оценка энтропийной оценки и данные послужили основой для создания этих диапазонов, с целью эффективно донести наш уровень уверенности в каждой классификации. Эта система разработана для минимизации неопределенности, облегчая пользователям принятие обоснованных решений на основе оценок уверенности.

• 75-100% = Высокая уверенность
• 50-74% = Умеренная уверенность
• 25-49% = Удовлетворительная уверенность
• 10-24% = Низкая уверенность
• 0-9% = Нет результата

Настройка минимальной оценки уверенности 

Хотя Classify имеет стандартную оценку уверенности, вы можете настроить оценку в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Если оценка уверенности ниже вашего желаемого процента, Classify не вернет код HS. Вместо этого она уведомит вас о том, что код HS не был найден, и предложит добавить больше информации о продукте.

Оценка уверенности Classify's является важной частью Classify, так как она гарантирует, что мы возвращаем коды HS в пределах вашей терпимости к риску. Например, если вы установите свою оценку уверенности на уровне 25%, Classify, вероятно, не предоставит классификаций для неоднозначных описаний, таких как "ручные аксессуары" или "драконья упаковка". Однако, снизив оценку уверенности до 0%, Classify сделает предположения, такие как классификация "ручных аксессуаров" как "браслеты" и "драконьей упаковки" как "игрушка", чтобы гарантировать, что вы получите ответ по классификации, когда это возможно.

Чтобы проконсультироваться с экспертом по классификации и настроить уровень вашей оценки уверенности, свяжитесь с classify@zonos.com.

Предоставленные коды HS 

Если вы предоставите предоставленный код HS в качестве поля ввода Classify, мы будем рассматривать это как известный атрибут. Таким образом, все классификации будут находиться в пределах этого подмножества таксономии, и предоставленная оценка уверенности будет ограничена тем же подмножеством таксономии. Например, если вы предоставите 62 как предоставленный код HS для универсального запроса, оценка уверенности будет основана на цифрах с 3 по 6, так как мы предполагаем, что предоставленный код HS правильный.