Определение причины возврата товара

Модель на основе TF-IDF (слова + символьные n-граммы) и калиброванного LinearSVC предсказывает вероятную причину возврата товара по комментарию покупателя.

Возможные причины:

DEFECTED — брак
WRONG_ITEM — не тот товар
BAD_QUALITY — плохое качество
PHOTO_MISMATCH — не соответствует фото
WRONG_SIZE — не тот размер

Как пользоваться

Введите комментарий покупателя к возврату (например, «не подошел размер») и нажмите Определить причину — приложение покажет вероятности по всем пяти причинам.

Как это устроено

Модель обучена на исторических данных о возвратах: тексте комментариев/отзывов, категории и магазине товара, наличии описания и рейтинге. В этом интерфейсе для простоты используется только комментарий — остальные признаки подставляются по умолчанию (см. app.py).

Датасеты

Исходные данные (products, returns, reviews и т.д.): https://drive.google.com/drive/folders/1c9ABGWtH5xgJFIPSANEJusIxTMuwIuFD

Downloads last month: -; Downloads are not tracked for this model. How to track

Inference Providers NEW

This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support