Veri setlerini eğitim ve test olarak ayırmadan önerilerin kalitesini nasıl kontrol edebilirsiniz?

Veri bölme imkânı yoksa ve eğitim ile test verisi ayıramıyorsanız, öneri kalitesini doğrudan bölmeden değerlendirme yöntemleri kullanabilirsiniz, örneğin:

• Çapraz doğrulama: veriyi birkaç parçaya bölüp her birini sırasıyla test olarak kullanmak, diğerlerini eğitim için.
• Offline metriklere dayalı değerlendirme: ayrı bir test kümesi gerektirmeyen metrikler kullanmak, örneğin Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, tarihsel verilere dayanarak hesaplanır.
• A/B testi kullanımı: sistem zaten çalışıyorsa, gerçek kullanıcılar üzerinde öneri kalitesini değerlendirebilir, farklı öneri varyantlarını karşılaştırabilirsiniz.
• Bootstrap yöntemleri: modelin istikrarını değerlendirmek için tekrar eden rastgele örnekleme.

Bu şekilde, açık bir train/test bölmesi olmadan bile, istatistiksel yöntemler ve çevrimiçi deneyler kullanarak öneri kalitesi hakkında fikir edinebilirsiniz.