Увеличение числа кандидатов не улучшило точность рекомендаций: разбор эксперимента

Автор увеличил квоты кандидатов из описаний и изображений в рекомендательной системе: общий предел вырос с 300 до 370. Затем пересчитал признаки и переобучил LightGBM на тех же данных. Эксперимент проводился на 625 сессиях с зарегистрированной целью.

Покрытие кандидатов выросло с 66,24% до 68,96%, но количество попаданий в первые 20 позиций практически не изменилось — 388 против 389. В результате автор решил сохранить исходный вариант, не заявляя о его статистическом превосходстве. Код и инструкция воспроизведения открыты.