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In statistics, the mean absolute scaled error (MASE) is a measure of the accuracy of forecasts. It is the mean absolute error of the forecast values, divided by the mean absolute error of the in-sample one-step naive forecast.
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El error escalado absoluto medio (MASE) es una métrica de error sin escala que proporciona cada error como una proporción en comparación con el error promedio de una línea de base. Las ventajas de MASE incluyen que nunca da valores indefinidos o infinitos, por lo que es una buena opción para series de demanda intermitente (que surgen ...
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Querschnittswerte von U-Profilen. nach DIN 1026-1, DIN EN 10279. Trägheitsmomente, Flächen, Widerstände, Knicklinien und vieles mehr.
Trägheitsmomente, Flächen, Widerstände, Knicklinien und vieles mehr. Bezeichnung 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360 400 450 500 550 600 Bezeichnung
Getting started. MASE # class pytorch_forecasting.metrics.point.MASE(reduction: str = 'mean', **kwargs) [source] # Bases: MultiHorizonMetric. Mean absolute scaled error. Defined as (y_pred - target).abs() / all_targets[:, :-1] - all_targets[:, 1:]).mean(1) . all_targets are here the concatenated encoder and decoder targets. Initialize metric.
