Điểm số tự tin của Classify

Khám phá cách Zonos Classify sử dụng điểm số tự tin dựa trên entropy và cách điều chỉnh điểm số tự tin tối thiểu của bạn.

Cách hoạt động 

Điểm số tự tin trong Classify là một giá trị số giữa 0% và 100%, được biểu thị dưới dạng thập phân, nhằm đại diện cho mức độ chắc chắn của một phân loại. Điểm số này được xác định bằng cách sử dụng entropy, một phương pháp từ lý thuyết thông tin đo lường sự không chắc chắn hoặc ngẫu nhiên trong dữ liệu. Khi entropy định lượng sự không chắc chắn, sự không chắc chắn cao hơn dẫn đến điểm số tự tin thấp hơn, trong khi sự không chắc chắn thấp hơn mang lại điểm số tự tin cao hơn. Cách tiếp cận này cung cấp một hiểu biết tinh vi hơn về sự không chắc chắn trong các phân loại, dẫn đến một điểm số tự tin chính xác hơn so với phương pháp xác suất tiêu chuẩn, chỉ đơn giản định lượng tùy chọn có khả năng xảy ra nhất.

Điểm số tự tin được định nghĩa ở đây không phải là một điểm số đã được hiệu chỉnh. Điều này có nghĩa là các điểm số tự thân không thể được diễn giải theo các thuật ngữ tuyệt đối. Ví dụ, một điểm số 85% không nhất thiết có nghĩa là phân loại sẽ dẫn đến một kết quả thuận lợi 85% thời gian cho mục đích của bạn. Thay vào đó, các điểm số này hữu ích nhất khi được so sánh với nhau. Một phân loại tự tin 85% có khả năng mang lại kết quả thuận lợi cao hơn so với một điểm số tự tin 75%.

Hãy xem xét kịch bản này: việc chỉ cung cấp "áo len" hoặc "thực phẩm" như thông tin có thể sai lầm gợi ý rằng cả hai danh mục đều có cơ hội đúng như nhau. Tuy nhiên, "áo len" có 10 tiêu đề phụ, trong khi "các chế biến thực phẩm khác" bao gồm 600 tiêu đề phụ. Điểm số tự tin dựa trên entropy tính đến những khác biệt này, dẫn đến sự tự tin cao hơn nhiều trong phân loại "áo len" so với phân loại "thực phẩm".

Các khoảng điểm tự tin

Có sẵn trong Dashboard, các khoảng điểm tự tin của Classify cung cấp một khung dễ hiểu và trực quan để diễn giải các điểm số tự tin. Đánh giá chuyên gia về điểm số entropy và dữ liệu đã thông báo cho việc tạo ra các khoảng này, nhằm truyền đạt hiệu quả mức độ tự tin của chúng tôi trong mỗi phân loại. Hệ thống này được thiết kế để giảm thiểu sự mơ hồ, giúp người dùng dễ dàng đưa ra quyết định thông minh dựa trên các điểm số tự tin.

• 75-100% = Tự tin cao
• 50-74% = Tự tin vừa phải
• 25-49% = Tự tin bình thường
• 10-24% = Tự tin thấp
• 0-9% = Không có kết quả

Điều chỉnh điểm số tự tin tối thiểu 

Trong khi Classify có một điểm số tự tin mặc định, bạn có thể điều chỉnh điểm số để phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn. Nếu điểm số tự tin thấp hơn tỷ lệ phần trăm bạn mong muốn, Classify sẽ không trả về mã HS. Thay vào đó, nó sẽ thông báo cho bạn rằng không thể tìm thấy mã HS và yêu cầu bạn thêm thông tin sản phẩm.

Điểm số tự tin của Classify's là một phần thiết yếu của Classify vì nó đảm bảo chúng tôi trả về mã HS trong phạm vi chấp nhận rủi ro của bạn. Ví dụ, nếu bạn đặt điểm số tự tin của mình ở mức 25%, Classify có thể sẽ không cung cấp phân loại cho các mô tả mơ hồ như "phụ kiện thủ công" hoặc "gói rồng." Tuy nhiên, bằng cách giảm điểm số tự tin xuống 0%, Classify sẽ đưa ra giả định, chẳng hạn như phân loại "phụ kiện thủ công" là "vòng tay" và "gói rồng" là một "món đồ chơi", để đảm bảo bạn nhận được phản hồi phân loại bất cứ khi nào có thể.

Để tham khảo ý kiến với một chuyên gia phân loại và điều chỉnh mức độ điểm số tự tin của bạn, hãy liên hệ với classify@zonos.com.

Mã HS được cung cấp 

Nếu bạn cung cấp một mã HS được cung cấp như một trường đầu vào của Classify, chúng tôi coi đó là một thuộc tính đã biết. Do đó, tất cả các phân loại sẽ nằm trong tập con đó của phân loại, và điểm số tự tin được cung cấp sẽ bị giới hạn trong cùng một tập con phân loại đó. Ví dụ, nếu bạn cung cấp 62 như một mã HS được cung cấp cho một yêu cầu chung, điểm số tự tin sẽ dựa trên các chữ số từ 3 đến 6, vì chúng tôi giả định rằng mã HS được cung cấp là chính xác.