Какво е Mean Absolute Scaled Error (MASE)?

Средната абсолютна скалирана грешка (MASE) е метрика за оценка на точността на времевите редове. Тя измерва средната абсолютна грешка на прогнозата, скалирана въз основа на грешката на наивната прогноза (например, прогноза, която просто повтаря предишните стойности).

Формулата на MASE е следната:

[ MASE = \frac{\frac{1}{n} \sum_{t=1}^n |y_t - \hat{y}t|}{\frac{1}{n-1} \sum{t=2}^n |y_t - y_{t-1}|} ]

където:

• (y_t) е истинската стойност в момент (t)
• (\hat{y}_t) е прогнозната стойност
• числител — средната абсолютна грешка на прогнозата
• знаменател — средната абсолютна грешка на наивната прогноза (разликата между последователните наблюдения)

MASE е полезен, защото е скалиран и позволява сравняване на качеството на прогнозите в различни времеви редове, дори ако те имат различен мащаб или сезонност. Стойност на MASE по-малка от 1 означава, че моделът прогнозира по-добре от наивната прогноза.