Как да проверите качеството на препоръките без да разделяте данните на трениране и тест?

Ако няма възможност да разделите данните на train и test, можете да използвате методи за оценка на качеството на препоръките без явно разделяне, например:

• Крос-валидация: разделете данните на няколко части и по една част използвайте като тест, останалите — като обучение.
• Оценка на базата на офлайн метрики: използвайте метрики, които не изискват отделен тестов набор, например Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, изчислени върху исторически данни.
• Използване на A/B тестове: ако системата вече работи, можете да оцените качеството на препоръките на реални потребители, сравнявайки различни варианти.
• Методи на bootstrap: случайна извадка с връщане за оценка на стабилността на модела.

По този начин, дори без явен train/test раздел, можете да получите представа за качеството на препоръките, използвайки статистически методи и онлайн експерименти.