¿Cómo verificar la calidad de las recomendaciones sin dividir los datos en entrenamiento y prueba?

Si no es posible dividir los datos en entrenamiento y prueba, se pueden utilizar métodos de evaluación de la calidad de las recomendaciones sin una división explícita, por ejemplo:

• Validación cruzada: dividir los datos en varias partes y usar cada una como prueba, las demás como entrenamiento.
• Evaluación basada en métricas offline: usar métricas que no requieren un conjunto de prueba separado, como Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, calculadas en datos históricos.
• Uso de pruebas A/B: si el sistema ya está en funcionamiento, se puede evaluar la calidad de las recomendaciones en usuarios reales, comparando diferentes variantes.
• Métodos de bootstrap: muestreo aleatorio con reemplazo para evaluar la estabilidad del modelo.

De esta manera, incluso sin una división explícita en train/test, se puede obtener una idea de la calidad de las recomendaciones usando métodos estadísticos y experimentos en línea.