Wat is de Mean Absolute Scaled Error (MASE)?
sobes.tech AI
Antwoord van AI
De Gemiddelde Absolute Geschaalde Fout (MASE) is een maatstaf voor het beoordelen van de nauwkeurigheid van tijdreeksvoorspellingen. Het meet de gemiddelde absolute fout van de voorspelling, geschaald op basis van de fout van een naïeve voorspelling (bijvoorbeeld een voorspelling die gewoon de vorige waarden herhaalt).
De formule van MASE is als volgt:
[ 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}|} ]
waar:
- (y_t) de werkelijke waarde op tijd (t) is
- (\hat{y}_t) de voorspelde waarde
- teller — gemiddelde absolute fout van de voorspelling
- noemer — gemiddelde absolute fout van de naïeve voorspelling (verschil tussen opeenvolgende observaties)
MASE is handig omdat het geschaald is en het mogelijk maakt om de kwaliteit van voorspellingen te vergelijken op verschillende tijdreeksen, zelfs als ze verschillende schalen of seizoensinvloeden hebben. Een MASE-waarde minder dan 1 betekent dat het model beter voorspelt dan de naïeve voorspelling.