Mean Absolute Scaled Error (MASE)
MASE adalah metrik independen skala yang mengukur akurasi prediksi relatif terhadap baseline sederhana (perkiraan naif). Diperkenalkan oleh Hyndman dan Koehler (2006), MASE secara langsung membandingkan kinerja model dengan metode referensi, mengatasi keterbatasan MAPE dan metrik berbasis persentase lainnya.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679-688. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001 ↗
- Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). Melbourne, Australia: OTexts. link ↗
- Wang, X., & Petropoulos, F. (2016). To select or to combine? Forecasting from a thousand models. International Journal of Forecasting, 32(3), 594-606. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Scaled Error. ScholarGate. https://scholargate.app/id/model-evaluation/mean-absolute-scaled-error
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Rata-rata Kesalahan Absolut (MAE)Evaluasi Model↔ compare
- Kesalahan Persentase Absolut Rata-rata (MAPE)Evaluasi Model↔ compare
- Root Mean Squared Error (RMSE)Evaluasi Model↔ compare
- MAPE Simetris (sMAPE)Evaluasi Model↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →