ScholarGate
助手
MCDMScaled error metric

平均绝对误差 (MASE)

平均绝对误差 (MASE) 是一种独立于尺度的指标,用于衡量预测精度相对于简单基准(朴素预测)的准确性。MASE 由 Hyndman 和 Koehler (2006) 提出,直接比较模型性能与参考方法,克服了 MAPE 和其他基于百分比的指标的局限性。

在 MethodMind 中打开即将推出视频即将推出下载幻灯片

阅读完整方法

仅限会员

使用免费账户登录即可阅读本节。

登录

方法图谱

相关方法的邻域——选择一个节点以展开探索。

来源

  1. 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
  2. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). Melbourne, Australia: OTexts. link
  3. Wang, X., & Petropoulos, F. (2016). To select or to combine? Forecasting from a thousand models. International Journal of Forecasting, 32(3), 594-606. link

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Scaled Error. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/model-evaluation/mean-absolute-scaled-error

选用哪种方法?

将本方法与其最相近的同类并置,并排研读——本馆将书籍铺陈于案上,取舍则由您定夺。

并排比较

被引用于

ScholarGateMean Absolute Scaled Error (Mean Absolute Scaled Error). 于 2026-06-15 检索自 https://scholargate.app/zh/model-evaluation/mean-absolute-scaled-error · 数据集: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026