Почему средняя абсолютная масштабированная ошибка может быть предпочтительнее других метрик качества прогнозов?

Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE) может быть предпочтительнее других метрик качества прогнозов по нескольким причинам:

• Инвариантность к масштабу. 12 MASE не зависит от масштаба данных, поэтому метрику можно использовать для сравнения прогнозов по наборам данных с разными масштабами. 12
• Симметрия. 12 MASE в равной степени наказывает за положительные и отрицательные ошибки прогноза, а также за ошибки в больших и малых прогнозах. 1
• Интерпретируемость. 12 MASE можно легко интерпретировать: если значение меньше 1, то новая модель работает лучше, если равно 1, то модели работают одинаково, а если больше 1, то исходная модель работает лучше, чем новая. 3
• Устойчивость к выбросам. 3 MASE симметрична и устойчива к выбросам. 3
• Подходит для рядов с прерывистым спросом. 12 MASE хорошо подходит для таких наборов данных, поскольку она никогда не даёт бесконечных или неопределённых значений, за исключением маловероятного случая, когда все значения в исторической выборке будут равны друг другу. 2