Kokios metrikos yra svarbesnės rekomendacijų kokybės vertinimui: precision ar recall?

Sprendimas tarp tikslo ir recall vertinant rekomendacijų kokybę priklauso nuo konkrečios užduoties ir verslo prioritetų.

• Tikslumas (precision) rodo, kokia dalis rekomenduotų elementų iš tikrųjų buvo įvertinta teigiamai. Aukštas tikslumas yra svarbus, jei siekiama sumažinti nereikalingų rekomendacijų skaičių, kad nesukeltumėte vartotojo nusivylimo.

• Recall (atsiminimas) rodo, kokią dalį visų svarbių elementų sistema sugebėjo rekomenduoti. Aukštas recall yra svarbus, jei norite nepraleisti svarbių vartotojui elementų, net jei tai reiškia daugiau triukšmo rekomendacijose.

Rekomendacijose dažnai svarbu rasti pusiausvyrą tarp tikslumo ir recall, todėl naudojamos tokios metrikos kaip F1-score arba AUC. Pavyzdžiui, elektroninėje prekyboje gali būti svarbiau tikslumas, kad vartotojui nebūtų rodomi nereikalingi produktai. Edukacinėse platformose gali būti svarbesnis recall, kad nepražiūrėtumėte naudingų medžiagų.

Todėl negalima vienareikšmiškai pasakyti, kas yra svarbiau — tai turi būti orientuota į verslo tikslus ir naudojimo kontekstą.