Priemerná absolútna škálovaná chyba (MASE)
Priemerná absolútna škálovaná chyba (MASE) je metrika nezávislá od škály, ktorá meria presnosť predikcie vzhľadom na jednoduchú základnú líniu (naívnu prognózu). MASE, predstavená Hyndmanom a Koehlerom (2006), priamo porovnáva výkonnosť modelu s referenčnou metódou, čím prekonáva obmedzenia MAPE a iných metrík založených na percentách.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Mapa metód
Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Scaled Error. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/model-evaluation/mean-absolute-scaled-error
Ktorá metóda?
Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.
- Priemerná absolútna chyba (MAE)Hodnotenie modelov↔ porovnať
- Priemerná absolútna percentuálna chyba (MAPE)Hodnotenie modelov↔ porovnať
- Koreňová stredná kvadratická chyba (RMSE)Hodnotenie modelov↔ porovnať
- Symetrická MAPE (sMAPE)Hodnotenie modelov↔ porovnať
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →