Чӣ тавр метавон сифати тавсияҳоро бе тақсим кардани маълумот ба омӯзиш ва санҷиш санҷид?

Агар имконини бўлмаса маълумотларни train ва testга бўлиш, аниқ бўлмаган бўлинмадан баҳолаш усулларидан фойдаланиш мумкин, масалан:

• Кросс-валидатсия: маълумотларни бир неча қисмга бўлиб, ҳар бирини тест сифатида, қолганларини ўқитиш учун фойдаланиш.
• Офлайн метрикларга асосланган баҳолаш: алоҳида тест тўплами талаб қилмайдиган метрикалардан фойдаланиш, масалан, Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, тарихий маълумотларга асосланган.
• A/B тестлардан фойдаланиш: агар тизим аллақачон ишлаётган бўлса, ҳақиқий фойдаланувчиларда тавсияларнинг сифатини баҳолаш, турли вариантларни солиштириш.
• Bootstrap усуллари: моделнинг барқарорлигини баҳолаш учун тасодифий намуна олиш.

Шундай қилиб, аниқ бўлмаган train/test бўлинмаси бўлмаса ҳам, статистик усуллар ва онлайн тажрибалар орқали тавсияларнинг сифатини баҳолаш мумкин.