Care sunt metricile mai importante pentru evaluarea calității recomandărilor: precizia sau recall-ul?

Alegerea între precizie și recall pentru evaluarea calității recomandărilor depinde de sarcina specifică și de prioritățile afacerii.

• Precizia (precision) arată ce proporție din elementele recomandate au fost evaluate pozitiv de către utilizator. O precizie ridicată este importantă dacă se dorește minimizarea numărului de recomandări irelevante pentru a nu irita utilizatorul.

• Recall (recall) arată ce proporție din toate elementele relevante sistemul a reușit să le recomande. Un recall ridicat este important dacă nu se dorește să se piardă elemente importante pentru utilizator, chiar dacă în recomandări va exista mai mult zgomot.

În recomandări, adesea este important să se găsească un echilibru între precizie și recall, motiv pentru care se folosesc metrici precum F1-score sau AUC. De exemplu, în comerțul electronic, poate fi mai importantă precizia pentru a nu afișa utilizatorului produse irelevante. Pe platformele educaționale, poate fi mai important recall-ul pentru a nu pierde materiale utile.

Prin urmare, nu se poate spune în mod clar ce este mai important — trebuie să se orienteze în funcție de obiectivele de afaceri și de contextul de utilizare.