Для тестирования эффективности системы рекомендаций ресторанов и еды в компании по доставке еды, можно предложить следующие метрики:

1. Precision (точность) - доля корректно рекомендованных блюд или ресторанов среди всех когда-либо предложенных пользователю. Это покажет, насколько точно система рекомендаций соответствует предпочтениям клиента.

2. Recall (полнота) - доля корректно рекомендованных блюд или ресторанов среди всех блюд или ресторанов, которые пользователь просматривал. Эта метрика покажет, насколько хорошо система рекомендаций исчерпала потребности клиента.

3. F1-score - гармоническое среднее между Precision и Recall. F1-score позволяет учесть сразу обе качественные метрики, что может быть полезным для определения оптимальной стратегии рекомендаций.

4. CTR (Click-Through-Rate) - отношение числа кликов по рекомендованным блюдам или ресторанам к общему числу просмотров этих рекомендаций пользователями. Метрика говорит об интересе пользователей к предложенным им рекомендациям.

5. Сonversion rate (коэффициент конверсии) - отношение числа заказов пользователей после просмотра рекомендаций к общему числу пользователей, получавших эти рекомендации. Это поможет понять, насколько предложения стимулируют клиентов к совершению покупок.

6. ARPU (Average Revenue Per User) - средняя выручка с каждого клиента. Используя эту метрику, можно оценить, как рекомендации повлияли на расходы пользователя и общую выручку компании.

7. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) - метрика, оценивающая качество ранжирования рекомендаций, которая учитывает не только правильность рекомендации, но и её позицию в списке.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence