Ի՞նչ է Mean Absolute Scaled Error (MASE):

Միջին Մաքուր Ամբողջական Հաշվարկված Հատուկ (MASE) — դա ժամանակային շարքերի կանխատեսումների ճշգրտությունը գնահատելու մետրիկա է։ Այն չափում է կանխատեսման միջին ամբողջական սխալը, որը հարմարեցված է նեյր կանխատեսման սխալին (օրինակ, կանխատեսում, որը պարզապես կրկնում է նախորդ արժեքները):

MASE ձևաչափը հետևյալն է՝

[ 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}|} ]

որտեղ՝

• (y_t) — իրական արժեքը (t) ժամանակում
• (\hat{y}_t) — կանխատեսված արժեքը
• թվաբանական — կանխատեսման միջին ամբողջական սխալը
• բաժանարար — նեյր կանխատեսման միջին ամբողջական սխալը (հետևյալ դիտարկումների տարբերությունը)

MASE-ը օգտակար է, քանի որ այն հարմարեցված է և թույլ է տալիս համեմատել կանխատեսումների որակը տարբեր ժամանակային շարքերում, նույնիսկ եթե դրանք ունեն տարբեր չափումներ կամ սեզոնայինություն։ MASE-ի արժեքը փոքր է 1-ից, նշանակում է, որ մոդելը կանխատեսում է ավելի լավ, քան նեյր կանխատեսումը։