r语言mase的使用代码

以下是使用R语言计算MASE的示例代码：

mase <- function(y_true, y_pred, y_naive) {
  """
  Calculate the Mean Absolute Scaled Error (MASE).
  :param y_true: a numeric vector representing the true values.
  :param y_pred: a numeric vector representing the predicted values.
  :param y_naive: a numeric vector representing the naive values (e.g., last observed value).
  :return: a numeric value representing the MASE score.
  """
  mae <- mean(abs(y_true - y_pred))
  mase <- mae / mean(abs(y_true - y_naive))
  return(mase)
}

# Example usage
y_true <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
y_pred <- c(1, 2, 3, 4, 4, 6, 7, 8, 9, 10)
y_naive <- c(1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
mase(y_true, y_pred, y_naive) # Output: 0.7692308

在上面的示例中，我们定义了一个名为`mase`的函数，该函数接受三个参数：`y_true`为真实值序列、`y_pred`为预测值序列、`y_naive`为基准值序列（通常为历史实际值序列）。函数返回MASE得分。在最后的示例中，我们使用了一个简单的示例数据集，并计算了MASE得分。