Что такое Precision@K и Recall@K и почему их всегда смотрят вместе?

Precision@K — доля релевантных среди K показанных: «сколько из десяти карточек попали». Recall@K — доля найденных релевантных от всех релевантных, которые существовали: «сколько из того, что пользователю подошло бы, мы вообще достали». Precision отвечает за качество витрины, Recall — за полноту отбора. Порознь их легко обмануть: показать один заведомо любимый объект даёт Precision@1 = 1 при мизерном Recall, а вывалить весь каталог даёт Recall = 1 при нулевой Precision. В каскаде их делят по этажам: отбор кандидатов оптимизируют по Recall, ранжирование — по Precision и NDCG.