Для задачи рекомендации ресторанов и блюд можно использовать следующие метрики:

• Точность (Precision) - доля рекомендованных пунктов (ресторанов или блюд), которые действительно интересны пользователю. Показывает качество рекомендаций.

• Полнота (Recall) - доля интересных пользователю пунктов, которые были успешно рекомендованы. Показывает широту охвата интересов пользователя.

• F-мера (F1 score) - гармоническое среднее точности и полноты. Удобная сводная метрика качества.

• Кликабельность (Click-through Rate или CTR) - доля пользователей, кликнувших по рекомендациям. Показывает релевантность рекомендаций с точки зрения пользователей.

• Коэффициент конверсии (Conversion Rate) - доля кликов по рекомендациям, которые привели к целевому действию (например, совершению заказа). Показывает коммерческую эффективность рекомендаций.

• MAP (Mean Average Precision) - средняя точность рекомендаций для каждого пользователя, затем усредненная по всем пользователям. Комплексно характеризует качество персональных рекомендаций.

• Другие бизнес-метрики - выручка от рекомендаций, прибыль, удовлетворенность пользователей и т.д.

Таким образом, для оценки системы рекомендаций ресторанов можно использовать как классические метрики машинного обучения, так и специфические бизнес-метрики, показывающие коммерческую выгоду от рекомендаций.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence