Ma'lumotlarni trening va testga bo'lamasdan tavsiyalar sifatini qanday tekshirish mumkin?

Agar ma'lumotlarni train va testga bo'lish imkoniyati bo'lmasa, aniq bo'lmagan bo'linishsiz tavsiyalar sifatini baholash usullaridan foydalanish mumkin, masalan:

• Xarid qilish uchun o'tkazma: ma'lumotlarni bir nechta qismga bo'lib, har birini test sifatida, qolganlarini o'qitish uchun foydalanish.
• Offline metriklarga asoslangan baholash: alohida test to'plamini talab qilmaydigan metriklardan foydalanish, masalan, Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, tarixiy ma'lumotlar asosida hisoblangan.
• A/B testlardan foydalanish: agar tizim allaqachon ishlayotgan bo'lsa, haqiqiy foydalanuvchilar ustida tavsiyalar sifatini baholash, turli variantlarni solishtirish.
• Bootstrap usullari: modelning barqarorligini baholash uchun tasodifiy namunalar bilan takroriy tanlash.

Shunday qilib, aniq bo'lmagan train/test bo'linmasiz ham, statistik usullar va onlayn tajribalar yordamida tavsiyalar sifatini baholash mumkin.