ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Симетрична MAPE (sMAPE)×Середня абсолютна масштабована похибка (MASE)×
ГалузьОцінювання моделейОцінювання моделей
РодинаMCDMMCDM
Рік появи19852006
Автор методуJ. Scott ArmstrongRob J. Hyndman and Anne B. Koehler
ТипSymmetric percentage-based evaluation metricScale-independent baseline comparison metric
Основоположне джерелоArmstrong, J. S. (1985). Long-range forecasting: from crystal ball to computer (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471082010Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679-688. DOI ↗
Інші назвиsMAPE, SMAPE, symmetric MAPEMASE
Пов'язані44
ПідсумокSymmetric Mean Absolute Percentage Error is a refinement of MAPE that addresses its asymmetry by using the average of actual and predicted values as the denominator. Proposed by J. Scott Armstrong and refined by Makridakis (1993) and Hyndman & Koehler (2006), sMAPE treats over- and under-predictions symmetrically.Mean Absolute Scaled Error is a scale-independent metric that measures prediction accuracy relative to a simple baseline (naive forecast). Introduced by Hyndman and Koehler (2006), MASE directly compares model performance to a reference method, overcoming limitations of MAPE and other percentage-based metrics.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 3 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 3 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Symmetric MAPE · Mean Absolute Scaled Error. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare