Məlumatları tren və testə bölmədən tövsiyələrin keyfiyyətini necə yoxlamaq olar?

Əgər məlumatları train və testə bölmək mümkün deyilsə, aydın bölmədən qiymətləndirmə metodlarından istifadə etmək olar, məsələn:

• Kross-validasiya: məlumatları bir neçə hissəyə bölüb, hər birini test kimi istifadə etmək, digər hissələri isə öyrənmə üçün.
• Offline metriklərə əsaslanan qiymətləndirmə: ayrıca test dəsti tələb etməyən metriklərdən istifadə etmək, məsələn, Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, tarixi məlumatlar əsasında hesablanır.
• A/B testlərinin istifadəsi: əgər sistem artıq işləyirsə, real istifadəçilər üzərində tövsiyələrin keyfiyyətini qiymətləndirmək, müxtəlif variantları müqayisə etmək.
• Bootstrap metodları: modelin stabilliyini qiymətləndirmək üçün təsadüfi nümunələr ilə təkrarlanan seçmə.

Beləliklə, aydın train/test bölməsi olmadan da, statistik metodlar və onlayn təcrübələr istifadə edərək tövsiyələrin keyfiyyəti haqqında fikir əldə etmək mümkündür.