Classify förtroendescore

Upptäck hur Zonos Classify använder entropi för förtroendescore och hur du justerar din minimi förtroendescore.

Hur det fungerar 

Förtroendescore i Classify är ett numeriskt värde mellan 0% och 100%, uttryckt som ett decimaltal, avsett att representera en klassificerings nivå av säkerhet. Denna poäng bestäms med hjälp av entropi, en metod från informationsteori som mäter osäkerhet eller slumpmässighet i data. Eftersom entropi kvantifierar osäkerhet, leder högre osäkerhet till lägre förtroendescore, medan lägre osäkerhet ger högre förtroendescore. Denna metod ger en mer nyanserad förståelse av osäkerhet i klassificeringar, vilket resulterar i en mer exakt förtroendescore jämfört med den standardmässiga sannolikhetsmetoden, som helt enkelt kvantifierar det mest sannolika alternativet.

Den förtroendescore som definieras här är inte kalibrerad. Detta innebär att poängen själva inte kan tolkas i absoluta termer. Till exempel betyder en poäng på 85% inte nödvändigtvis att klassificeringen kommer att resultera i något fördelaktigt 85% av tiden för dina syften. Istället är dessa poäng mest användbara när de jämförs med varandra. En klassificering med 85% förtroende har en högre sannolikhet för fördelaktiga resultat jämfört med en poäng på 75% förtroende.

Tänk på detta scenario: att endast ge "tröja" eller "mat" som information kan felaktigt antyda att båda kategorierna har lika stor chans att vara korrekta. Men "tröjor" har 10 underrubriker, medan "andra matberedningar" omfattar 600 underrubriker. Entropibaserade förtroendescore tar hänsyn till dessa skillnader, vilket leder till mycket högre förtroende för "tröja"-klassificeringen än för "mat"-klassificeringen.

Förtroendeintervall

Tillgängliga i Dashboard, Classify förtroendeintervall ger en enkel och intuitiv ram för att tolka förtroendescore. Expertutvärdering av entropisk poängsättning och data informerade skapandet av dessa intervall, med målet att effektivt kommunicera vår nivå av förtroende i varje klassificering. Detta system är utformat för att minimera tvetydighet, vilket gör det lättare för användare att fatta informerade beslut baserat på förtroendescore.

• 75-100% = Högt förtroende
• 50-74% = Måttligt förtroende
• 25-49% = Rättvist förtroende
• 10-24% = Lågt förtroende
• 0-9% = Inget resultat

Justera minimi förtroendescore 

Även om Classify har en standard förtroendescore, kan du justera poängen för att passa dina affärsbehov. Om förtroendescore är lägre än din önskade procentandel, kommer Classify inte att returnera en HS-kod. Istället kommer det att meddela dig att en HS-kod inte kunde hittas och uppmana dig att lägga till mer produktinformation.

Classify's förtroendescore är en viktig del av Classify eftersom den säkerställer att vi returnerar HS-koder inom din risktolerans. Till exempel, om du ställer in din förtroendescore på 25%, kommer Classify sannolikt inte att ge klassificeringar för tvetydiga beskrivningar som "handgjorda tillbehör" eller "drakpack". Men genom att sänka förtroendescore till 0%, kommer Classify att göra antaganden, som att klassificera "handgjorda tillbehör" som "armband" och "drakpack" som en "leksak", för att säkerställa att du får ett klassificeringssvar när det är möjligt.

För att konsultera med en klassificeringsexpert och justera din förtroendescore-nivå, kontakta classify@zonos.com.

Tillhandahållna HS-koder 

Om du tillhandahåller en tillhandahållen HS-kod som en Classify inmatningsfält, behandlar vi det som en känd egenskap. Som sådan kommer alla klassificeringar att ligga inom den delmängd av taxonomin, och den tillhandahållna förtroendescore kommer att begränsas till samma delmängd av taxonomin. Till exempel, om du tillhandahåller 62 som en tillhandahållen HS-kod för en universell begäran, kommer förtroendescore att baseras på siffrorna 3 till 6, eftersom vi antar att den tillhandahållna HS-koden är korrekt.