Cum verifici calitatea recomandărilor fără a împărți datele în train și test?

Dacă nu este posibil să împărțiți datele în train și test, puteți utiliza metode de evaluare a calității recomandărilor fără o divizare explicită, de exemplu:

• Validare încrucișată: împărțirea datelor în mai multe părți și utilizarea fiecăreia ca test, celelalte ca antrenament.
• Evaluare bazată pe metrici offline: utilizarea metricilor care nu necesită un set de test separat, cum ar fi Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, calculate pe date istorice.
• Utilizarea testelor A/B: dacă sistemul funcționează deja, se poate evalua calitatea recomandărilor pe utilizatori reali, comparând diferite variante.
• Metode bootstrap: eșantionare aleatorie cu înlocuire pentru a evalua stabilitatea modelului.

Astfel, chiar și fără o divizare explicită train/test, se poate obține o idee despre calitatea recomandărilor folosind metode statistice și experimente online.