Come verificare la qualità delle raccomandazioni senza dividere i dati in train e test?

Se non è possibile dividere i dati in train e test, si possono usare metodi di valutazione della qualità delle raccomandazioni senza una divisione esplicita, ad esempio:

• Validazione incrociata: dividere i dati in più parti e usare ciascuna come test, le altre come training.
• Valutazione basata su metriche offline: usare metriche che non richiedono un set di test separato, come Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, calcolate sui dati storici.
• Utilizzo di test A/B: se il sistema è già in funzione, si può valutare la qualità delle raccomandazioni sugli utenti reali, confrontando diverse varianti.
• Metodi di bootstrap: campionamento casuale con reinserimento per valutare la stabilità del modello.

In questo modo, anche senza una divisione esplicita train/test, è possibile ottenere un'idea della qualità delle raccomandazioni utilizzando metodi statistici ed esperimenti online.