Quais métricas são mais importantes para avaliar a qualidade das recomendações: precisão ou recall?

A escolha entre precisão e recall para avaliar a qualidade das recomendações depende da tarefa específica e das prioridades do negócio.

• Precisão mostra qual a proporção dos elementos recomendados que o utilizador realmente avaliou positivamente. Uma precisão elevada é importante se desejar minimizar o número de recomendações irrelevantes para não irritar o utilizador.

• Recall mostra qual a proporção de todos os elementos relevantes que o sistema conseguiu recomendar. Um recall elevado é importante se não quiser perder elementos importantes para o utilizador, mesmo que haja mais ruído nas recomendações.

Nas recomendações, muitas vezes é importante equilibrar precisão e recall, usando métricas como F1-score ou AUC. Por exemplo, no comércio eletrónico, pode ser mais importante a precisão para não mostrar produtos irrelevantes. Em plataformas educativas, pode ser mais importante o recall para não perder materiais úteis.

Assim, não há uma resposta definitiva sobre o que é mais importante — deve-se orientar pelos objetivos do negócio e pelo contexto de uso.