რისი უფრო მნიშვნელოვანია რეკომენდაციების ხარისხის შეფასებისთვის: precision თუ recall?

სწორად შეფასებისათვის რეკომენდაციების ხარისხის არჩევანი დამოკიდებულია კონკრეტულ დავალებაზე და ბიზნეს პრიორიტეტებზე.

• სწორადობა (precision) აჩვენებს, რა პროცენტია რეკომენდირებულ ელემენტებს შორის, რომლებიც მომხმარებელმა რეალურად დადებითად შეაფასა. მაღალი სიზუსტე მნიშვნელოვანია, თუ მიზანია არასასურველი რეკომენდაციების რაოდენობის მინიმუმამდე დაყვანა, რათა მომხმარებელი არ გაბრაზდეს.

• Recall (მოძებნა) აჩვენებს, რა პროცენტია ყველა შესაბამისი ელემენტის, რომელიც სისტემა შეძლო რეკომენდაცია მისცა. მაღალი recall მნიშვნელოვანია, თუ არ გსურთ გამოტოვოთ მომხმარებლისთვის მნიშვნელოვანი ელემენტები, მაშინაც კი, თუ რეკომენდაციებში მეტი ხმაური იქნება.

რეკომენდაციებში ხშირად მნიშვნელოვანია სიზუსტესა და recall-ის შორის ბალანსის პოვნა, ამიტომ გამოიყენება F1-score ან AUC-ის მსგავსი მეტრიკები. მაგალითად, ელექტრონულ კომერციაში, შეიძლება უფრო მნიშვნელოვანია სიზუსტე, რათა არ აჩვენოთ მომხმარებელს არაკორექტული პროდუქტები. საგანმანათლებლო პლატფორმებზე, შესაძლოა, უფრო მნიშვნელოვანია recall, რათა არ გამოტოვოთ სასარგებლო მასალები.

ამიტომ, ვერ გეტყვით ერთმნიშვნელოვნად, რა უფრო მნიშვნელოვანია — ეს უნდა იყოს ბიზნეს მიზნებისა და გამოყენების კონტექსტის მიხედვით.