Середня абсолютна масштабована похибка (MASE)
Середня абсолютна масштабована похибка (MASE) — це незалежна від масштабу метрика, яка вимірює точність прогнозу відносно простого базового рівня (наївного прогнозу). Запроваджена Hyndman та Koehler (2006), MASE безпосередньо порівнює продуктивність моделі з референтним методом, долаючи обмеження MAPE та інших метрик, заснованих на відсотках.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Scaled Error. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Середня абсолютна похибка (MAE)Оцінювання моделей↔ compare
- Середня абсолютна відсоткова похибка (MAPE)Оцінювання моделей↔ compare
- Середньоквадратична похибка (RMSE)Оцінювання моделей↔ compare
- Симетрична MAPE (sMAPE)Оцінювання моделей↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →