Quali metriche sono più importanti per valutare la qualità delle raccomandazioni: precision o recall?

La scelta tra precisione e recall per valutare la qualità delle raccomandazioni dipende dal compito specifico e dalle priorità aziendali.

• Precisione indica quale proporzione degli elementi raccomandati l'utente ha effettivamente valutato positivamente. Una precisione elevata è importante se si desidera minimizzare il numero di raccomandazioni irrilevanti per non infastidire l'utente.

• Recall indica quale proporzione di tutti gli elementi rilevanti il sistema è riuscito a raccomandare. Un recall elevato è importante se si vuole evitare di perdere elementi importanti per l'utente, anche se ciò comporta più rumore nelle raccomandazioni.

Nelle raccomandazioni, spesso è importante trovare un equilibrio tra precisione e recall, utilizzando metriche come F1-score o AUC. Ad esempio, nell'e-commerce può essere più importante la precisione per non mostrare prodotti irrilevanti. Nelle piattaforme educative, può essere più importante il recall per non perdere materiali utili.

Pertanto, non si può dire in modo univoco cosa sia più importante — bisogna orientarsi in base agli obiettivi di business e al contesto di utilizzo.