運作原理
Classify 中的置信度分數是一個介於 0% 至 100% 之間的數值，以小數形式表示，用於表示分類的確定性程度。此分數由熵決定，熵是資訊理論中的一種方法，用於衡量資料中的不確定性或隨機性。由於熵量化不確定性，更高的不確定性導致更低的置信度分數，而較低的不確定性則產生更高的置信度分數。此方法提供了對分類中不確定性的更細緻理解，與標準機率方法相比，可得到更準確的置信度分數，標準機率方法只是量化最可能的選項。
此處定義的置信度分數並非校準分數。這意味著這些分數本身不能用絕對值解釋。例如，85% 的分數不一定意味著分類會在您的目的中以 85% 的時間產生有利結果。相反，當將這些分數彼此比較時，它們最有用。85% 置信度分類相比 75% 置信度分數更有可能產生有利結果。
考慮這種情況：只提供「毛衣」或「食品」作為資訊可能會誤認為兩個類別有相等的正確機會。但是，「毛衣」有 10 個子標題，而「其他食品製品」包含 600 個子標題。基於熵的置信度分數會考慮這些差異，導致「毛衣」分類的信心遠高於「食品」分類。
置信度範圍
Dashboard 中提供的 Classify 置信度範圍提供了一個直接且直觀的框架，用於詮釋置信度分數。熵評分的專家評估和資料為這些範圍的創建提供了資訊，旨在有效傳達我們對每個分類的信心程度。此系統旨在最小化歧義，使使用者能夠根據置信度分數做出明智決定。
- 75-100% = 高置信度
- 50-74% = 中等置信度
- 25-49% = 合理置信度
- 10-24% = 低置信度
- 0-9% = 無結果
調整最低置信度分數
雖然 Classify 有預設的置信度分數，但您可以調整分數以符合您的業務需求。如果置信度分數低於您所需的百分比，Classify 不會返回 HS 代碼。相反，它會通知您找不到 HS 代碼，並提示您新增更多產品資訊。
Classify 的置信度分數是 Classify 的重要組成部分，因為它確保我們返回的 HS 代碼在您的風險容限內。例如，如果您將置信度分數設定為 25%，Classify 可能不會為「手工製飾品」或「龍型包裝」等模糊描述提供分類。但是，透過將置信度分數降低至 0%，Classify 會做出假設，例如將「手工製飾品」分類為「手鍊」，將「龍型包裝」分類為「玩具」，以確保您盡可能獲得分類回應。
如需諮詢分類專家並調整您的置信度分數水準，請聯絡 classify@zonos.com。
提供的 HS 代碼
如果您提供 提供的 HS 代碼 作為 Classify 輸入欄位，我們會將其視為已知屬性。因此，所有分類都將在該分類法的子集內，提供的置信度分數也將限制在該相同的分類法子集。例如，如果您為通用請求提供 62 作為提供的 HS 代碼，置信度分數將基於數字 3 至 6，因為我們假設提供的 HS 代碼是正確的。
Classify 置信度分數
瞭解 Classify 置信度評分的運作方式。探索 Zonos Classify 如何運用熵置信度評分，以及如何調整您的最低置信度分數。